Искусственная нейронная сеть представляет собой параметризованную модель машинного обучения, используемую для аппроксимации сложных функций.
Она состоит из нескольких слоёв взаимосвязанных вычислительных элементов — нейронов, обычно организованных в входной слой, скрытые слои и выходной слой.
Каждое соединение между нейронами имеет вес, который во время обучения корректируется для минимизации функции ошибки.
Нейронные сети лежат в основе современных методов глубокого обучения, применяемых в компьютерном зрении, распознавании речи и обработке естественного языка.
Определение:
Искусственная нейронная сеть — это вычислительная модель из взаимосвязанных искусственных нейронов, которая обучается на данных, изменяя веса соединений для приближения сложных зависимостей.
Источник:
Goodfellow, Bengio, Courville – Deep Learning, MIT Press; стандартная литература по нейронным сетям и машинному обучению.