Нейросеть – это компьютерная модель, состоящая из множества индивидуальных "нейронов", которые взаимодействуют друг с другом через связи. Она позволяет компьютеру обучаться на основе большого количества данных и использовать полученные знания для решения различных задач. Нейросеть состоит из нескольких основных компонентов: 1. Нейроны: нейрон – это базовый строительный блок нейросети. Каждый нейрон принимает на вход набор числовых значений (входные данные) и генерирует на выходе одно число (выходной сигнал). Нейроны могут быть разных типов, включая нейроны прямого распространения (feedforward) и нейроны с обратной связью (recurrent). 2. Веса: каждая связь между нейронами имеет определенный вес, который определяет влияние одного нейрона на другой. Веса настраиваются методом обучения нейросети на основе обучающих данных. Веса могут быть положительными или отрицательными, определяя величину и направление влияния нейрона на другой. 3. Функции активации: функция активации определяет, какой будет выходной сигнал нейрона в зависимости от входных данных и его весов. Различные функции активации могут быть использованы в разных частях нейросети, их выбор зависит от конкретной задачи. Некоторые популярные функции активации включают сигмоиду, гиперболический тангенс, ReLU и softmax. 4. Архитектура: архитектура нейронной сети определяет, как нейроны и их связи организованы в сети. Она может быть простой, состоять из нескольких слоев (например, нейронные сети прямого распространения), иметь циклическую структуру (например, рекуррентные нейронные сети) или быть сложной, состоящей из нескольких подсетей и сложных связей. 5. Обучение: процесс обучения нейросети заключается в настройке весов и параметров нейронов на основе обучающих данных. Обучение начинается с инициализации весов случайными значениями, а затем итеративно корректирует их на каждом примере из обучающего набора. Этот процесс может осуществляться различными алгоритмами, такими как обратное распространение ошибки (backpropagation). Пример использования нейросети: допустим, у нас есть набор данных о клиентах магазина (возраст, пол, доход, местоположение) и соответствующие данные о покупках клиентов. Мы можем построить нейросеть, которая будет обучаться на этом наборе данных и предсказывать, какие товары клиенты скорее всего приобретут в будущем. После обучения нейросеть сможет использовать полученные знания для прогнозирования покупок новых клиентов на основе их характеристик. Таким образом, помимо интеллекта, нейросеть состоит из нейронов, весов, функций активации, архитектуры и процесса обучения. Они взаимодействуют между собой и позволяют нейросети выполнять различные задачи с высокой точностью и эффективностью.