Нейросети – это модели искусственного интеллекта, созданные для решения сложных задач, которые трудно автоматизировать. Однако, как эти модели выглядят в глазах людей? С точки зрения функционала, нейросеть представляет собой слои нейронов, задействованных в решении определенной задачи. Эти слои выполняют следующие задачи: первый слой получает данные, далее данные поступают на следующие слои, где обрабатываются, а наконец в последнем слое получается результат. По сути, нейросеть выглядит как функциональная конструкция, состоящая из математических операций, включающих операции умножения, сложения, функций активации и тд. Она не имеет формы или случайных элементов. Однако, когда нейросеть обучается решать задачу, она создает веса – числовые параметры, которые изменяются в процессе обучения. Эти веса формируют конфигурацию нейросети после обучения. В этом смысле, нейросеть похожа на каскадный список с элементами, каждый из которых имеет свой вес. Если говорить о визуальном восприятии нейросети, то существует разновидность нейросетей, называемая сверточные нейросети, которые используются для классификации объектов в изображениях. В этом случае, нейросеть выглядит как сложная сеть связей между пикселями изображения и классом объекта, которому оно соответствует. Для обучения сверточной нейросети выбирается набор фотографий, на которых обучается сеть, осуществляется предварительная обработка (например, изменение размера, поворот, сжатие или отражение) и метки объектов. Обученная нейросеть способна определять объекты на новых фотографиях, которые не содержались в наборе обучающих данных. В заключение, можно сказать, что нейросети представляют собой модели, математические конструкции, которые позволяют решать сложные задачи и обрабатывать большие объемы данных. Хотя они не имеют определенной формы, они состоят из слоев нейронов, которые являются конструкторами для решения задач. И, в зависимости от типа задачи, для которой они обучаются, могут быть способны выполнить различные задачи, среди которых может быть классификация объектов на изображениях.