Нейронные сети: основы и применение
Нейронные сети — это класс алгоритмов машинного обучения, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, организованных в слои: входной, скрытый и выходной. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их с помощью функции активации и передает результат следующим нейронам. Обучение нейронной сети происходит путем корректировки весов связей между нейронами на основе разницы между предсказанным и фактическим результатом (ошибка). Этот процесс повторяется многократно, пока сеть не достигнет желаемой точности.