Классовая нейронная сеть – это специальный тип нейронных сетей, который используется для задач классификации, то есть разделения объектов на заданные категории или классы. Основная идея классовой нейронной сети заключается в обучении модели на основе предоставленного набора данных, где каждый объект имеет определенную метку класса, и в дальнейшем способности этой модели распознавать и классифицировать новые объекты на основе полученного опыта. Для создания классовой нейронной сети обычно используются различные архитектуры, такие как многослойные перцептроны, сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN), в зависимости от характеристик задачи и типа данных. Для обучения классовой нейросети необходимо иметь набор данных, где каждому объекту присвоена метка класса, по которой модель будет учиться различать объекты. Процесс обучения классовой нейронной сети обычно состоит из нескольких этапов: 1. Подготовка данных: датасет разделяется на обучающую выборку, которая используется для обучения модели, и тестовую выборку, которая используется для оценки качества модели. 2. Выбор архитектуры нейронной сети: определяется оптимальная архитектура сети для конкретной задачи классификации. 3. Обучение модели: модель обучается на обучающей выборке путем минимизации ошибки или потерь между предсказанными значениями и фактическими метками классов. 4. Оценка модели: после обучения модели производится оценка ее качества на тестовой выборке с помощью метрик качества, таких как точность, полнота, F1-мера и т.д. Таким образом, классовая нейронная сеть представляет собой мощный инструмент для решения задач классификации в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, биоинформатика и многие другие. Благодаря своей способности обучаться на большом объеме данных и выявлять сложные закономерности, классовые нейросети становятся все более популярными и широко используются в современных исследованиях и прикладных задачах.