Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...

В предыдущей статье цикла я рассказал о том, что представляет собой нейронная сеть. Напомню, что это алгоритм, для создания которого требуется пройти 3 основных этапа (создание базы, архитектуры и обучение), а также 2 побочных (пред- и постобработка). Сейчас хочется написать что-то вроде FAQ . FAQ - часто задаваемые вопросы. Итак, начнём с отличий нейронки от классического алгоритма. В чем разница? Для удобства я буду называть любой не нейросетевой алгоритм классическим, чтобы никто не путался. Ответ, отчасти, был дан в первом абзаце и предыдущей статье цикла - в этапах...