ニューラルネットワークは、実際に人工ニューロンのセットとして表現でき、それぞれが入力データとスケールに基づいて結果を与えることができます。重みは、出力に対する入力データの影響の程度を決定するパラメーターです。それらは、各ニューロンの出力信号を計算するときに考慮されます。

ニューラルネットワークでのマトリックスの使用は、入力データとスケールとその処理を便利に表すのに役立ちます。入力ニューロンと出力ニューロンの間の各重量は、マトリックスの要素として表すことができ、入力データはベクトルとして表すことができます。マトリックス乗算の動作を使用して、スケールマトリックスで入力データのベクトルを変更し、出力データを取得できます。この計算は、ニューラルネットワークの層の各ニューロンに対して実行され、この計算の結果は次の層の入り口です。

さらに、このプロセスには、ニューロンが入力データから重要な特性を選択できるようにするアクティベーション関数が含まれます。ニューロンの活性化と、ネットワーク上に信号をさらに送信する方法を決定します。シグモイド、Relu、Tanhなどの関数は、活性化関数として使用できます。

ニューロンとマトリックス操作のいくつかの層を通過した後、週末は値のベクトルであることがあります。このベクトルは、ニューラルネットワークが解決する問題に応じて、分類または回帰に使用できます。
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.