Нейросеть — это слои, преобразующие данные.
Пример на Keras:
model = keras.Sequential([ keras.layers.Input(shape=(784,)), keras.layers.Dense(128, activation="relu"), keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) Input задаёт формат входа: изображение 28 × 28 превращается в 784 числа.
Dense связывает каждый нейрон со всеми нейронами прошлого слоя и ищет признаки.
ReLU обнуляет отрицательные значения: max(0, x). Без неё сеть линейна.
Dropout случайно отключает часть нейронов при обучении и снижает переобучение.
Softmax превращает выходы в вероятности: кошка — 0,81; собака — 0,14; лиса — 0,05.
Другие слои:
— Conv2D — изображения
— LSTM/GRU — последовательности
— Embedding — токены в векторы
— Normalization — стабилизация
— Attention — выбор важного
Архитектуру задаёт разработчик, модель обучает веса.
данные → слои → результат
Подробнее:
https://telegra.ph/Kakie-eshchyo-byvayut-nejroseti-07-29