Основные принципы работы нейронных сетей

Каковы основные принципы работы нейронных сетей?
Нейронные сети представляют собой один из ключевых компонентов искусственного интеллекта и машинного обучения. Они имитируют работу человеческого мозга и используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка языка и многое другое.
Основные принципы работы нейронных сетей включают:
1. Структура сети: Нейронные сети состоят из слоев нейронов. Основные слои включают входной слой, скрытые слои и выходной слой. Каждый нейрон в одном слое связан с нейронами в следующем слое.
2. Передача данных: Данные поступают на входной слой, где каждый нейрон получает входные значения. Эти значения могут представлять собой пиксели изображения, слова в предложении и т.д.
3. Веса и смещения: Каждая связь между нейронами имеет свои веса, которые определяют влияние одного нейрона на другой. Смещения добавляются к сумме входных значений для каждого нейрона, что позволяет модели лучше адаптироваться к данным. ПОДРОБНЕЕ - https://apitv.ru/publ/hi_tech/osnovnye_principy_raboty_nejronnykh_setej/8-1-0-1608