Нейронная сеть

Слово «нейронная» в нейронной сети — историческая метафора. С настоящими нейронами мозга у этих моделей мало общего: это просто удобная вычислительная структура, на которой хорошо работает обучение.

Из чего состоит

• Слои нейронов — входной, несколько скрытых, выходной.
• Веса связей — числа, которые подбираются во время обучения.
• Функция активации — нелинейность, без которой сеть была бы просто линейной формулой.
• Функция потерь — измеряет, насколько ответ сети далёк от правильного.

Как учится

Сеть видит пример, делает предсказание, получает значение функции потерь и корректирует веса с помощью метода обратного распространения ошибки. Этот цикл повторяется миллионы раз на огромных наборах данных.