2. Слои:
Искусственная нейронная сеть (ИНС) организована в виде последовательности слоев, каждый из которых выполняет определенные задачи в процессе обработки данных. Эта структура – от входного слоя к выходному – позволяет сети преобразовывать исходные данные и выявлять в них скрытые закономерности. В этой иерархии слоев входной слой представляет собой первый уровень, куда поступают необработанные данные, затем данные передаются через один или несколько скрытых слоев, и, наконец, выходной слой генерирует итоговый результат модели, будь то прогноз, классификация или оценка.
Входной слой – это начальный слой сети, на котором данные переходят из внешнего мира во внутреннюю структуру сети. Здесь нет вычислительных операций или трансформаций: входной слой только принимает данные и передает их дальше. Каждый узел входного слоя соответствует одной характеристике входного вектора – например, пикселям изображения или словам текста. Важно отметить, что структура входного слоя зависит от типа данных и задачи. Например, для работы с изображениями входной слой может принимать многомерные массивы данных (матрицы), представляющие интенсивность цветов пикселей, тогда как для текстовых данных входной слой может работать с представлениями слов в виде векторов.
Скрытые слои формируют центральную часть нейронной сети и являются ключевыми элементами, где происходит основная обработка информации. Они называют скрытыми, потому что пользователю, как правило, не видны данные, которые обрабатываются в этих слоях – это внутренние преобразования, не связанные напрямую с выходными результатами. Каждый скрытый слой выполняет комплексные преобразования, направленные на выделение важных признаков и закономерностей в данных. С добавлением каждого скрытого слоя модель становится глубже и приобретает способность «видеть» более сложные и абстрактные аспекты данных. Например, в случае с изображениями, первые скрытые слои могут распознавать простейшие признаки, такие как контуры и формы, а более глубокие слои – сложные объекты или комбинации признаков, такие как черты лица или текстуры. Количество скрытых слоев и количество узлов в каждом слое – критические параметры, которые определяют глубину и сложность сети, напрямую влияя на её производительность и точность.