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...

Нейронные сети — это одна из самых захватывающих технологий современности. Они лежат в основе многих прорывов в области искусственного интеллекта: от распознавания лиц на фотографиях до создания текстов, которые почти невозможно отличить от написанных человеком. Но как они работают? Почему они так эффективны? И как обычный человек может начать разбираться в этой сложной, но увлекательной теме? Давайте разберемся. Представьте, что вы учите ребенка различать кошек и собак. Вы показываете ему картинки, объясняете, что у кошек обычно острые уши, а у собак — длинные морды...