Принцип работы нейросетей основан на имитации биологических нейронных сетей. Нейросеть состоит из соединенных между собой нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают результат в виде выходного сигнала. Первым этапом работы нейросети является предобработка входных данных. Данные подаются на вход слоя нейронов в виде набора чисел, которые называются входными признаками. Каждый входной признак связан с входом одного нейрона слоя, который умножает его на весовой коэффициент. Далее происходит активация нейронов. Каждый нейрон слоя суммирует произведения весовых коэффициентов на входные признаки и применяет к полученной сумме функцию активации. Функция активации определяет, будет ли нейрон активен или нет в зависимости от его входных сигналов. Популярными функциями активации являются сигмоида, гиперболический тангенс и ReLU. После активации слой передает свой выходной сигнал следующему слою, и процесс повторяется до тех пор, пока данные не достигнут выходного слоя. Выходной слой может содержать один или несколько нейронов, которые выдают результат в виде значений или вероятностей. Важным этапом работы нейросети является обучение. Нейросеть обучается на наборе данных, который состоит из входных признаков и правильных выходных ответов. В процессе обучения весовые коэффициенты нейронов регулируются с помощью алгоритма оптимизации, цель которого - минимизировать ошибку между правильными и предсказанными ответами. Обучение проводится с помощью обучающей выборки, а эффективность нейросети оценивается на тестовой выборке. Примером применения нейросетей является распознавание образов в изображениях. Обученная нейросеть может классифицировать изображения на определенные категории, например, на изображения с кошками и собаками. Каждое изображение представляется в нейронной сети в виде набора пикселей, которые являются входными признаками. После обработки входных данных, нейросеть выдает результат в виде вероятностей, указывающих на принадлежность изображения к определенной категории.