Структуры, которые моделируют простые биологические процессы и обычно ассоциируются с процессами человеческого мозга, называются нейронными сетями.

Нейронные сети представляют собой системы, состоящие из взаимосвязанных узлов, или "нейронов", которые обрабатывают информацию. Они могут быть использованы для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и многие другие.

Давайте подробнее рассмотрим основные компоненты нейронных сетей:

• Нейрон: Это базовая единица нейронной сети, которая принимает входные данные, обрабатывает их с помощью активационной функции и выдает результат.
• Слои: Нейронные сети состоят из нескольких слоев:
  • Входной слой: Принимает входные данные.
  • Скрытые слои: Обрабатывают информацию между входным и выходным слоями.
  • Выходной слой: Выдает окончательный результат обработки.
• Связи: Нейроны связаны между собой весами, которые определяют силу связи между ними. Эти веса обновляются в процессе обучения сети.

Нейронные сети обучаются с использованием алгоритмов, таких как обратное распространение ошибки, что позволяет им улучшать свои прогнозы и результаты на основе предоставленных данных.

Таким образом, нейронные сети являются мощным инструментом для моделирования и решения задач, которые требуют обработки сложной информации, аналогично тому, как это делает человеческий мозг.