Условие:
график, иллюстрирующий принцип работы нейронной сети.
Входной слой: На графике можно изобразить несколько узлов (нейронов) на левой стороне, представляющих входные данные. Каждый узел может соответствовать одному признаку данных (например, пиксели изображения, характеристики и т.д.).
Скрытые слои: Далее можно нарисовать один или несколько слоев нейронов (скрытых слоев) в центре графика. Связи между входными узлами и скрытыми нейронами могут быть изображены стрелками, указывающими на направление передачи данных. Каждый нейрон в скрытом слое будет принимать взвешенные суммы входов и применять к ним активационную функцию.
Выходной слой: На правой стороне графика можно разместить выходной слой, который будет состоять из узлов, представляющих классы или значения, которые нейронная сеть предсказывает (например, категории для классификации).
Стрелки и веса: Стрелки между слоями могут быть помечены весами, которые показывают, как сильно каждый вход влияет на выход. Эти веса обновляются в процессе обучения сети.
Процесс обучения: Можно добавить элементы, показывающие процесс обратного распространения ошибки (backpropagation), где ошибка на выходе используется для корректировки весов в сети.
Пример данных: Можно также добавить примеры данных, которые проходят через сеть, чтобы проиллюстрировать, как входные данные преобразуются в выходные.
