Таким образом, узлы-нейроны формируют сложные каскады обработки данных, где каждый следующий слой использует обработанные данные от предыдущего. Это создает глубокие слои преобразований, которые в итоге позволяют сети выявлять сложные зависимости и закономерности в исходных данных, будь то изображения, текст или звуковые сигналы.

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.

Выходной слой является последним этапом обработки, на котором сеть генерирует свой окончательный ответ или прогноз. В зависимости от задачи, выходной слой может быть устроен по-разному. В задаче классификации, например, на выходе часто используется слой с функцией активации softmax, которая возвращает вероятности принадлежности входного объекта к каждому из классов. В задаче регрессии выходной слой может содержать один или несколько узлов с линейной активацией для предсказания числовых значений. Именно выходной слой и его структура задают тип задачи, которую решает сеть, и от них зависит, как будут интерпретироваться выходные данные. Например, если цель сети – предсказать вероятности, выходной слой будет иметь активации, ограниченные в диапазоне [0,1], а если задача – классификация с двумя классами, выходной слой может иметь только один узел, активирующийся по бинарному принципу.

Роль и взаимодействие слоев в ИНС