Нейросеть — это многоуровневый фильтр, где каждый слой распознает свои элементы. 1. Первый слой выделяет простые детали 2. Следующие слои объединяют эти детали в более сложные структуры. 3. Глубокие слои распознают, что это кот с вероятностью 95%, анализируя всю картинку и сравнивая её с известными данными. Каждый нейрон в слое выполняет вычисления, оценивая данные и передавая сигнал дальше. Нейроны имеют веса, определяющие их влияние. Проходя через слои, изображение преобразуется в числа, которые нейросеть обрабатывает для получения результата. Нейросеть корректирует свои «знания» через обратное распространение ошибки: 1. Данные для обучения: сеть получает изображение и правильный ответ . 2. Предсказание вероятнсоти ответа 3. Если предсказание неверно, сеть сравнивает его с правильным ответом. 4. Сеть изменяет веса для более точного результата и повторяет процесс на тысячах примеров. Градиентный спуск помогает найти оптимальные веса, каждый шаг уменьшает ошибку.