Когда мы говорим о том, как строится нейросеть, мы имеем в виду, как она объединяет нейроны в слои, как каждый нейрон обрабатывает входные сигналы и какие функции активации используются. Есть множество различных архитектур нейросетей, и выбор конкретной архитектуры зависит от конкретной задачи, которую мы хотим решить.

Важно понимать, что нейросеть обучается путем подстройки весов и смещений для достижения наилучшего результата на тренировочных данных. Обучение нейросети происходит в несколько этапов. На первом этапе мы задаем входные данные и желаемый выходной результат для этих данных. Затем нейросеть прогнозирует результат, и мы сравниваем его с желаемым результатом, чтобы определить ошибку.

С помощью обратного распространения ошибки мы можем корректировать веса и смещения, чтобы уменьшить ошибку и улучшить точность прогнозирования. Этот процесс повторяется множество раз, пока мы не достигнем желаемого уровня точности.

Для более наглядного понимания концепций, которые мы изучили в первой главе, рассмотрим несколько примеров использования нейросетей:

Нейросеть принимает изображение в виде матрицы пикселей размером, скажем, 28x28.

Затем каждый пиксель пропускается через нейрон на первом слое нейросети. Нейрон берет значения пикселей и умножает их на соответствующие веса, затем складывает эти значения и добавляет смещение, и затем применяет функцию активации. Это создает новый набор значений, которые передаются на следующий слой нейросети.

Последующие слои нейросети проходят через этот процесс, используя значения, полученные на предыдущих слоях. Каждый слой может иметь разное количество нейронов и весов, что позволяет нейросети извлекать все более высокоуровневые признаки изображения.

На последнем слое нейросети мы получаем вероятности того, что изображение представляет собой каждую из цифр от 0 до 9. Мы выбираем цифру с наибольшей вероятностью в качестве предсказания нейросети.

Нейросеть принимает звуковой файл и разбивает его на последовательности фрагментов. Каждый фрагмент представляет собой короткий участок звука, который может содержать звуковые образцы речи.

Затем каждый фрагмент пропускается через слой нейронов, который использует рекуррентную связь. Это означает, что каждый нейрон хранит в памяти свое предыдущее состояние и использует его для принятия решения на текущем шаге.

После того, как нейросеть обработает все фрагменты звука, мы получим последовательность вероятностей для каждого звукового образца речи в файле. Затем мы используем модель языка, чтобы сгенерировать

Нейросеть принимает данные о пользователе, такие как их предпочтения, покупки, историю просмотров и т. д.

Затем нейросеть анализирует эти данные и использует их для прогнозирования того, что пользователь может заинтересоваться. Например, если пользователь ранее покупал книги по фантастике, нейросеть может рекомендовать ему другие книги по этой теме.

Для этого нейросеть может использовать разные типы нейронных сетей, например, сверточные нейронные сети или рекуррентные нейронные сети.

Нейросеть принимает данные о голосе, изображении лица или жестах тела человека.

Затем нейросеть анализирует эти данные и использует их для определения эмоционального состояния человека. Например, нейросеть может определить, что человек счастлив, грустен, злится или испытывает другие эмоции.

Для этого нейросеть может использовать сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети или комбинацию разных типов сетей.