Введение
Нейронная сеть — это тип искусственного интеллекта, который создан по образцу структуры человеческого мозга. Она состоит из большого количества взаимосвязанных блоков данных, называемых нейронами, которые работают вместе для решения сложных задач. Нейронные сети стали важным инструментом во многих областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику.
В этой статье мы рассмотрим базовую структуру и работу нейронных сетей, а также их применение и ограничения.
Структура нейронной сети
Нейронная сеть обычно состоит из трех блоков: входной блок, один или несколько скрытых блоков и выходной блок. Входной блок отвечает за получение входных данных, таких как изображение или предложение. Выходной блок производит конечный результат работы сети, например, классификацию или предсказание. Скрытые блоки отвечают за обработку входных данных и создание промежуточных прогнозов.
Каждый нейрон в нейронной сети связан с другими нейронами в соседних слоях. Соединения между нейронами называются синапсами, и каждый синапс имеет вес, связанный с ним. Веса определяют силу связей между нейронами, и они регулируются в процессе обучения для оптимизации работы сети.
Обучение нейронной сети
Чтобы обучить нейронную сеть, мы предоставляем ей большой набор входных данных и соответствующие правильные выходы. Затем сеть использует процесс, называемый обратным распространением, для настройки весов синапсов таким образом, чтобы результат работы сети более точно соответствовал правильному результату.
Обратное распространение включает в себя распространение ошибки от выходного слоя обратно по сети, корректируя по пути уровни весов синапсов. Этот процесс повторяется много раз, при этом сеть постепенно улучшает свою производительность на основе обучающих данных.
Обратите внимание на мой миникурс о создании аватара
