Нейронная сеть – это математическая модель, основанная на принципах работы биологических нейронов мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои: входной слой принимает данные, скрытые слои обрабатывают их, а выходной слой выдает результат. Основные принципы работы нейронных сетей включают: ### 1. **Структура нейронной сети** Нейроны организованы слоями: - **Входной слой**: получает исходные данные (например, пиксели изображения). - **Скрытый слой**: может быть несколько таких слоев, они выполняют основную обработку данных. - **Выходной слой**: формирует окончательный ответ модели (например, предсказание класса для классификации изображений). ### 2. **Передача сигнала между нейронами** Каждый нейрон в слое получает взвешенную сумму сигналов от предыдущего слоя, затем применяет к этой сумме активационную функцию, которая определяет, будет ли сигнал передан дальше. ### 3. **Активационные функции** Активационная функция отвечает за то, какие сигналы будут переданы далее по сети. Примеры популярных функций: - **Sigmoid** (`σ(x)`): преобразует значения в диапазон от 0 до 1. - **ReLU** (`max(0, x)`): возвращает значение, если оно больше нуля, иначе ноль. - **Tanh** (`tanh(x)`): аналогична сигмоиде, но преобразует значения в диапазон от -1 до 1. ### 4. **Обучение нейронной сети** Обучение происходит через процесс обратного распространения ошибки (backpropagation). В ходе обучения: - Модель делает прогноз на основе текущих весов. - Рассчитывается ошибка между реальным значением и предсказанным. - Ошибка распространяется обратно через сеть, чтобы скорректировать веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку. ### 5. **Оптимизация параметров** Для минимизации ошибки используются оптимизационные алгоритмы, такие как градиентный спуск. Они корректируют веса нейронов так, чтобы уменьшить общую ошибку сети. ### 6. **Применение нейронных сетей** Нейронные сети находят применение в различных областях: - **Классификация изображений**: распознавание объектов на фотографиях. - **Обработка естественного языка**: перевод текстов, анализ тональности текста. - **Рекомендательные системы**: подбор товаров или контента под интересы пользователей. - **Автономные транспортные средства**: принятие решений на основе анализа окружающей среды. Эти принципы делают нейронные сети мощным инструментом машинного обучения, способным решать сложные задачи, которые ранее были недоступны традиционным алгоритмам.