Теория нейросети

Теория нейросети включает понятия об устройстве нейронной сети, принципе её работы и процессе обучения. Также теория рассматривает области применения нейросетей.

Нейросеть — это математическая модель, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей. Некоторые элементы устройства:

Слои — нейроны организуются в слои, формируя более сложные структуры. Например:

Входной слой — принимает исходные данные (например, пиксели изображения).

Скрытые слои — обрабатывают информацию, выделяя важные признаки.

Выходной слой — выдаёт результат (например, вероятности принадлежности изображения к определённым классам).

Существует несколько типов архитектуры нейросетей, например:

Сети прямого распространения — информация движется только вперёд, от входа к выходу.

Свёрточные сети (CNN) — специализированы на обработке данных с сеточной структурой, например изображений.

Рекуррентные сети (RNN) — имеют «память», позволяющую работать с последовательностями (текст, звук, временные ряды).