Як працює нейронна мережа?

Нейронні мережі (Neural Networks, NN) - це математичні моделі, які призначені для вімідновлення властивостей нейронів в мозку і застосовуються для вирішення різних завдань машинного навчання. Основна ідея полягає в тому, щоб змоделювати спосіб, яким людський мозок працює з інформацією.

Ось загальна інформація про те, як працює нейронна мережа:

1. Вхідні дані: Нейронні мережі приймають на вхід дані у вигляді вектора або матриці. Ці дані можуть бути зображеннями, текстом, числами тощо, залежно від завдання.

2. Ваги: Кожен з'єднаний шлях між входом і нейронами мережі має свою вагу. Ваги - це параметри, які навчаються під час процесу навчання. Вони визначають важливість кожного входу для нейрона.

3. Сума зважених входів: Для кожного нейрона обчислюється сума зважених вхідних сигналів, яка подається на вхід нейрона.

4. Функція активації: Після обчислення суми зважених вхідів вона передається через функцію активації, яка призначена для введення нелінійності в мережу. Ця функція визначає, чи буде активовано нейрон і наскільки сильно.

5. Вихід сигналу: Значення функції активації вважається вихідним сигналом нейрона. Це значення може бути використане для подальших обчислень або передане іншим нейронам.

6. Шари: Нейронні мережі складаються з різних шарів. Вхідний шар отримує дані, приховані шари обчислюють складніші функції на основі вхідних даних, і вихідний шар видає результат.

7. Зворотнє поширення помилки: Під час навчання мережі порівнюють її вихід з очікуваним результатом і визначають помилку. Потім помилка поширюється назад через мережу, і ваги нейронів оновлюються так, щоб зменшити помилку.

8. Функція втрат: Це функція, яка визначає, наскільки великою є помилка між вихідними значеннями мережі і очікуваними значеннями. Мета навчання - мінімізувати цю функцію втрат.

9. Епоха навчання: Процес навчання мережі включає в себе багато ітерацій, які називаються епохами. Під час кожної епохи ваги нейронів оновлюються згідно з алгоритмом оптимізації, таким як стохастичний градієнтний спуск.

Це загальний огляд того, як працюють нейронні мережі. Залежно від архітектури мережі, типу завдання і використовуваних функцій активації, деталі можуть різнитися. Також, сучасні нейронні мережі, такі як глибокі нейронні мережі (Deep Neural Networks, DNN), можуть мати багато шарів і нейронів, що робить їх здатними до моделювання складних залежностей у даних.