В чем заключаются основные принципы работы нейронных сетей?

Основной принцип работы нейронной сети заключается в обучении на данных путём точной настройки связей между нейронами. www.mvideo.ru

Когда нейронная сеть обучается, она проходит процесс корректировки своих весов и смещений (параметры для составления ответа) с целью минимизации ошибки в своих прогнозах. www.mvideo.ru Постепенно это позволяет сети «выучить» наиболее эффективный способ обработки входных данных и получения точных результатов. www.mvideo.ru

Схематично принцип работы нейронной сети выглядит так: neiros.ru

1. Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой. neiros.ru Нейроны внешнего слоя распознают её, классифицируют и передают дальше. neiros.ru
2. В скрытом слое происходит основная работа. neiros.ru Скрытых слоёв может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. neiros.ru При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются. neiros.ru
3. Ответ сети формируется в выходном слое. neiros.ru Формат ответа также может быть любым. neiros.ru

Если сеть не обучена, классификация весов происходит рандомно. neiros.ru Значимость каждого нейрона повышается в процессе обучения, если они приводят к правильному решению. neiros.ru