Предупреждение
В статье есть упрощения, утрирования и технические неточности, это сделано намеренно, для облегчения понимания, т.к. статья не для профессионалов, хотя и они могут найти статью полезной, если захотят кому-то объяснить свою работу простыми словами.
Я ни в коем случае не хочу принижать профессионализм тех людей, которые трудятся в этой области, это действительно надо уметь и этим действительно занимаются профессионалы.
Начнем
Мне задавали этот вопрос не раз и обычно я людям объясняю на таком примере.
Если простыми и осязаемыми словами, то нейросеть похожа на несколько идущих друг за другом сит (муку чем просеиваете?). Ячейки каждого сита отличаются по размеру и форме. Квадратные, треугольные, круглые и даже продолговатые.
В первое сито засыпается всё, что есть. Но сквозь него проходят только определенные вещи. Во второе попадает то, что не задержалось в первом, и т.д. Каждое сито отсеивает по определенному признаку.
Давайте посмотрим на картинку. У нейросети задача найти домашних животных, когда ей в топку закинули кучу всего лишнего
Задача разработчиков - настроить ячейки и последовательность просеиваний так, чтобы на выходе из всей этой цепочки получился желаемый результат.
По традиции, тренируются на кошках, затем, добавляют медведей, слонов, единорогов. И каждый раз пробуют, подкручивают, пробуют, подкручивают и наконец система выдает желаемый результат. Разумеется, какие-то куски капусты тоже оказываются на выходе, но их также убирают, с помощью другого сита.
Думаю, общий принцип работы понятен, добавлю еще немного деталей и больше не буду вас утомлять.
Проведем аналогию этой картинки с терминами нейронок
Разные формы сита -
Разные типы свёрток/фильтровОпределенная последовательность сит -
Архитектура сети (VGG, ResNet и т.д.)Настройка размеров ячеек -
Обучение весов (backpropagation)Отсеивание -
Функции активации (ReLU, sigmoid)Отсев от общего к частному, от грубого к тонкому -
ПрогрессияКоличество сит -
Глубина сетиСкорость просеивания всей цепочки -
Скорость инференса
Надеюсь теперь, когда вы увидите в другой статье про нейросеть подобную картинку, у вас уже будет представление, что это за кружочки и стрелочки
Комментарии (4)
myswordishatred
13.10.2025 23:05В первое сито засыпается всё, что есть. Но сквозь него проходят только определенные вещи. Во второе попадает то, что не задержалось в первом, и т.д. Каждое сито отсеивает по определенному условию.
Так это же, эээ... Решающее дерево?
Вы, конечно, предупредили про упрощение и неточности, но в итоге упростили так, что потеряли суть.
rt001 Автор
13.10.2025 23:05Спасибо за уточнение
Видимо, вас смутила картинка с подписями вопросов
С технической точки зрения вы абсолютно правы
Заменил вопросы на признаки. Хотя, для человека, далекого от ML, нет никакой разницы :)
AnonimYYYs
13.10.2025 23:05Полный бред по одной простой причине: мы понятия не имеем что происходит внутри нейронок. Расписать как нейронка 2-2-1 решает задачу XOR мы можем, но не более, и то просто потому что нейронка подобрана специально под задачу. Во всех остальных случаях это черный ящик, внутрь которого мы залезть не можем (да и нет в этом необходимости, вообще то)
И да, обьяснение от современных больших ЛЛМок "я пришел к выводу через такой то и такой то шаги" тоже имеет мало общего с тем, что в реальности происходит внутри этой математической модели.
shenmue
Можно рассказать про перцептрон. Или прочитать статью Мартина Гарднера "Самообучающаяся машина из спичечных коробков" .
Я не уверен что два примера выше подходят на 100% под описание работы нейронных сетей но по крайне мере мне данной информации достаточно для понимания.
З.Ы. Машину Гарднера всё хотел как то на питунье написать но всё руки не доходят.