Из чего строятся нейронные сети

Нейронные сети состоят из слоёв нейронов, соединённых между собой. Основные компоненты:

1. Слои:

   • Входной слой (принимает данные)
   • Скрытые слои (обработка)
   • Выходной слой (результат)

2. Нейроны - базовые единицы, которые:

   • Принимают входные данные
   • Умножают на веса
   • Применяют функцию активации (ReLU, sigmoid, tanh)

3. Функция потерь - оценивает ошибку (MSE, cross-entropy)

4. Оптимизатор - корректирует веса (SGD, Adam)

Пример простой сети на Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])