Они имитируют работу мозга, но состоят из виртуальных "нейронов" и "синапсов".
Нейросеть учится на примерах. Допустим, мы показали ей миллионы фото собак. Тогда она сможет находить собак на новых картинках. Для этого нейросеть запоминает, как выглядят части тела собаки - голова, лапы, хвост.
Любая нейросеть состоит из трех основных слоев:
- Входной - получает исходные данные, например пиксели изображения.
- Скрытые - ищут признаки и закономерности. Здесь нейроны обрабатывают данные и передают результаты дальше.
- Выходной - выдает конечный результат: название объекта на картинке, сгенерированное изображение или текст.
Представьте нейросеть для распознавания собак. Сначала входной слой получает пиксели картинки. Потом в скрытых слоях нейроны ищут линии, углы, контуры. Затем они комбинируют их, находя глаза, уши, лапы. На каждом шаге нейроны укрепляют нужные связи. Так сеть учится видеть собак целиком.