1. Czym są sieci neuronowe i jak działają?

Sieci neuronowe to modele matematyczne inspirowane strukturą i funkcjonowaniem biologicznych neuronów. Składają się z warstw neuronów (węzłów), które przetwarzają dane wejściowe i przekazują je do kolejnych warstw.

Podstawowe komponenty sieci neuronowej:

1. Neurony (węzły): Podstawowe jednostki przetwarzania, które odbierają sygnały wejściowe, przetwarzają je i wysyłają sygnały wyjściowe.
2. Warstwy: Sieci składają się z warstwy wejściowej, warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. Warstwy ukryte uczą się złożonych wzorców w danych.
3. Wagi i biasy: Każde połączenie między neuronami ma przypisaną wagę, a każdy neuron ma wartość biasu, które są modyfikowane podczas treningu sieci.
4. Funkcja aktywacji: Funkcja matematyczna stosowana do przekształcania sygnału wejściowego neuronu, dodając nieliniowość do modelu.

Jak działają sieci neuronowe:

1. Dane wejściowe są przekazywane do warstwy wejściowej.
2. Każdy neuron oblicza ważoną sumę swoich wejść i stosuje funkcję aktywacji.
3. Wyniki są przekazywane do neuronów w kolejnej warstwie.
4. Proces jest powtarzany do warstwy wyjściowej, która generuje ostateczny wynik.

Sieci neuronowe są używane w różnych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i gry komputerowe.