Якщо ти коли-небудь дивився на картинку з котом і думав "як комп'ютер розуміє, що це кіт?", то ця стаття для тебе. Сьогодні розберемо нейромережі — не на рівні "це магія", а на рівні інженера, який розуміє, що там усередині. Але без страшних формул, обіцяю.

Що таке нейромережа? Спочатку проста аналогія

Уяви, що ти вчиш дитину розпізнавати фрукти. Показуєш яблуко — вона запам'ятовує: кругле, червоне, з хвостиком. Показуєш банан — жовтий, довгий, вигнутий. Після сотні прикладів дитина вже сама може сказати: "Це яблуко!" або "Це банан!", навіть якщо бачить новий сорт.

Нейромережа працює схожим чином. Це математична модель, яка вчиться на прикладах. Ти показуєш їй багато картинок із котами і не-котами, і вона поступово "налаштовується", щоб відрізняти одне від одного.

Але що означає "налаштовується"? От тут і починається інженерна частина.

Архітектура: з чого складається нейромережа

Нейрони — базові блоки

Нейромережа складається з нейронів (або вузлів). Кожен нейрон — це проста обчислювальна одиниця, яка:

  1. Приймає вхідні дані — числа (наприклад, значення пікселів картинки)
  2. Множить кожне число на свою вагу (weight) — це коефіцієнт, який показує, наскільки важливий цей вхід
  3. Додає зміщення (bias) — додаткове число для коригування
  4. Застосовує функцію активації — щоб результат не був просто лінійною комбінацією

Формально це виглядає так: нейрон бере всі входи, множить на ваги, додає bias, і пропускає через функцію активації. На виході отримуємо одне число.

Шари — організація нейронів

Нейрони об'єднуються в шари (layers):

Чому "приховані"? Тому що ти не бачиш безпосередньо, що вони роблять — це внутрішня кухня мережі.

Зв'язки і ваги