Нейросеть (нейронная сеть) — это математическая модель, которая вдохновлена структурой и функцией нервной системы человека. Она состоит из взаимосвязанных элементов, называемых нейронами, которые обрабатывают и передают информацию.
Основные характеристики нейросетей:
- Структура: Нейросеть состоит из входного слоя, одного или нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Каждый слой содержит нейроны, которые выполняют вычисления.
- Обучение: Нейросети обучаются на основе данных. В процессе обучения они корректируют свои веса (параметры) на основе ошибок, которые они делают при предсказании результатов.
- Функции активации: Нейроны используют функции активации для определения, стоит ли передать сигнал дальше. Популярные функции включают сигмоидную, ReLU (Rectified Linear Unit) и другие.
- Применение: Нейросети широко используются в различных областях, включая распознавание изображений, обработку естественного языка, игры, медицинскую диагностику и многое другое.
- Глубокое обучение: Это подмножество машинного обучения, которое использует многослойные нейросети (глубокие нейросети) для решения более сложных задач.
Нейросети стали ключевым инструментом в развитии искусственного интеллекта и продолжают активно развиваться и улучшаться.