Искусственная нейросеть — это математическая модель, вдохновлённая биологическим мозгом, но упрощённая и адаптированная для вычислений.
Основной элемент — искусственный нейрон.
Он получает входные сигналы (например, пиксели изображения), умножает их на веса (важность каждого сигнала), суммирует и пропускает через функцию активации (например, ReLU), которая решает: «передавать сигнал дальше или нет».
Нейроны объединяются в слои:
- Входной слой — получает данные (текст, изображение, звук),
- Скрытые слои — обрабатывают информацию: первый слой может распознавать края, второй — формы, третий — объекты,
- Выходной слой — даёт ответ («это кошка», «перевод: hello»).
Чем глубже сеть (больше скрытых слоёв), тем сложнее паттерны она может распознавать — от простых линий до эмоций на лице.
Как она учится?
Через обратное распространение ошибки: сеть делает предсказание, сравнивает его с правильным ответом, и корректирует веса, чтобы в следующий раз ошибиться меньше.
Важно: нейросеть не «думает», она находит статистические закономерности в данных. Она не понимает, что такое «кошка» — она знает, что определённая комбинация пикселей с высокой вероятностью — кошка.
Таким образом, нейросеть — это не мозг, а мощный инструмент распознавания паттернов, построенный на простых, но многочисленных элементах.
