شبکه عصبی دقیقاً چیه؟

🧠 شبکه عصبی یه مدل محاسباتیه که از ساختار مغز الهام گرفته. داده‌ها وارد لایه ورودی می‌شن، توی لایه‌های مخفی حسابی پردازش می‌شن (با تغییر وزن‌ها و بایاس‌ها) و در نهایت توی لایه خروجی جواب می‌گیریم.

مکانیزم یادگیریش هم ساده ولی عمیقه: مدل یه پیش‌بینی می‌کنه، خطاش اندازه‌گیری می‌شه، و بعد با الگوریتم‌هایی مثل پس‌انتشار خطا (Backpropagation) وزن‌ها اصلاح می‌شن. تکرار همین چرخه باعث می‌شه شبکه کم‌کم هوشمندتر بشه.

A neural network is a computational system inspired by how our brains work. It consists of layers of artificial nodes—neurons—that process data step by step

Input layer: Receives raw data (e.g., images, numbers, text).

Hidden layers: Process that data through interconnected neurons, adjusting internal values called weights and biases to improve accuracy

Output layer: Generates a prediction or classification.

The network learns by making predictions, measuring how off they are using a loss function, and then tweaking those weights and biases

🦴 @scopeofai | #concepts