Как работает Нейросеть?

Многие онлайн-платформы и сервисы используют нейросети для создания персональных рекомендаций. Например, потоковые сервисы видео или музыки могут использовать нейросети, чтобы предлагать вам фильмы или песни, основываясь на вашем предпочтении. 

Но как это всё происходит? В этой статье мы с Вами подробнее рассмотрим принцип работы нейронной сети. 

 

Нейросеть - это математическая модель, которая пытается моделировать работу человеческого мозга. Она состоит из связанных между собой нейронов, которые обрабатывают информацию и передают сигналы друг другу. 

 

1. Нейроны: Нейроны являются основными строительными блоками нейросети. Они принимают входные данные и выполняют некоторые вычисления над ними. Каждый нейрон имеет входы и выходы. Входы нейрона соединены с выходами других нейронов или с внешними источниками данных. Выходы нейрона передают сигналы на входы других нейронов в сети или передают результат наружу. 

 

2. Веса: У каждого связанного с входами нейрона есть своя весовая величина. Веса указывают, насколько важен сигнал, передаваемый от предыдущего нейрона к текущему. Веса могут изменяться в процессе обучения сети, чтобы достичь оптимального результата. 

 

3. Активационные функции: Активационные функции определяют, будет ли активирован текущий нейрон и какое значение будет на его выходе. Эти функции помогают добавить нелинейность в нейронную сеть, что позволяет ей моделировать сложные взаимосвязи и справляться с разнообразными типами данных. 

 

4. Прямой проход (forward propagation): Процесс передачи данных по нейросети называется прямым проходом. На каждом слое нейросети входные данные проходят через нейроны, где выполняются вычисления и передаются на следующий слой. Это происходит до тех пор, пока данные не достигнут выходного слоя. 

 

5. Обратное распространение ошибки (backpropagation): Обратное распространение ошибки - это процесс, в котором сеть корректирует свои веса на основе сравнения выходных данных с ожидаемыми значениями. Эта процедура позволяет сети «учиться» на основе ошибок и улучшать свои предсказательные способности. 

 

Принцип работы нейронной сети заключается в том, чтобы принимать входные данные, передавать их через нейроны, осуществлять необходимые вычисления и выдавать выходные данные. Данный процесс повторяется в прямом и обратном направлении до тех пор, пока сеть не достигнет желаемого уровня точности и способности делать предсказания. 

Нейронные сети могут быть очень сложными и иметь множество слоев и нейронов, и они могут применяться абсолютно в любых областях и отраслях нашей жизни.  

 

Если Вам интересно это направление в IT и Вы хотели бы получить среднее-профессиональное образование в сфере цифровых технологий, то мы приглашаем Вам пройти обучение в Московском международном колледже цифровых технологий «Академии ТОР» в Нижнем Новгороде. Поступить в колледж Вы можете без сдачи ОГЭ и ЕГЭ, ведь главное не оценки, а желание обучаться. Наши преподаватели не просто владеют всеми актуальными знаниями в сфере IT, а являются действующими специалистами в крупных IT компаниях.   

 

Откройте для себя светлое будущее в мир цифровых технологий вместе с Академией «ТОР»