Нейронные сети представляют собой фундаментальный аспект современного искусственного интеллекта. Они смоделированы по образцу человеческого мозга и использовались для решения широкого круга задач, включая классификацию изображений, обработку речи и финансовое прогнозирование. Нейронные сети состоят из нескольких слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, которые работают вместе для обработки информации. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их с помощью функции активации и передает выходные данные следующему слою нейронов...

Конечно, давайте рассмотрим некоторые типы нейронных сетей и их области применения: 1. **Перцептрон:** Простейший вид нейронной сети, состоящий из входного слоя и выходного слоя. Используется для задач классификации и регрессии. 2. **Сверточная нейронная сеть (CNN):** Применяется для обработки изображений, распознавания образов и классификации. Эффективно выявляет паттерны и особенности в визуальных данных. 3. **Рекуррентная нейронная сеть (RNN):** Подходит для работы с последовательными данными, такими как тексты и речь...