ニューラルネットワークは数学的モデルであり、分類の問題を解決するために作成された脳のコピーの削減です。操作の原則は、私たちの脳の仕組みと非常によく似ていますが、ニューラルネットワークはその能力がはるかに制限されています。ニューラルネットワークは、ニューロンとシナプス（ナロン間の接続）で構成されています。ニューロンの2層（入力、出力、および隠れ層）を持つことができますが、レイヤー数はハイパーパラメーターです。つまり、最も効果的なものを計算することは不可能なため、選択したマニュアルを選択する必要がある値です。これまたは別のタスクを解決するためには、入力層と出力層の数は事前に知られていますが、これはネットワークが受け取って提供する情報の量です。
Нейронные сети - это математическая модель, что представляет собой уменьшённую копию нашего мозга, созданная для решения задач классификации. Принцип работы очень похож с тем как работает наш мозг, но при этом нейронные сети куда более ограничены в своих возможностях. Нейронная сеть состоит из нейронов и синапсисов (связей между неронами). У нас может быть от двух и более слоев состоящих из нейронов (входной, выходной, и скрытые слои) при этом кол-во слоев является гиперпараметром, то бишь значение которое нужно подбирать в ручную так как нельзя просчитать какое будет самым эффективным для решения той или иной задачи, при этом кол-во входных и выходных слоев заранее известно, это то сколько информации сеть получает и отдает.