Нейросеть действительно может быть представлена как набор искусственных нейронов, каждый из которых может выдавать результат, основанный на входных данных и весах. Веса — это параметры, которые определяют степень влияния входных данных на выход. Они учитываются при подсчете выходного сигнала каждого нейрона.

Использование матриц в нейросетях служит для удобного представления входных данных и весов и их обработки. Каждый вес между входным нейроном и выходным нейроном может быть представлен как элемент матрицы, а входные данные можно представить как вектор. Операция матричного умножения может быть использована для перемножения вектора входных данных с матрицей весов и получения выходных данных. Это вычисление выполняется для каждого нейрона в слое нейронной сети, а результат этого вычисления является входом для следующего слоя.

Кроме того, в этот процесс включена активационная функция, которая позволяет нейронам выбирать важные характеристики из входных данных. Она определяет, насколько активирован нейрон, и как он передает сигнал дальше по сети. Такие функции как сигмоид, ReLU или tanh могут быть использованы в качестве активационных функций.

После прохождения через несколько слоёв нейронов и матричных операций, мы получаем выходные данные, которые представляют собой вектор значений. Этот вектор может быть использован для классификации или регрессии в зависимости от задачи, которую решает нейросеть.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence