Здравствуйте, BrainSlug, Вы писали:

BS>для совсем чайников, красивые картинки и даже переведенные субтитры

Вроде я немного понял. Кажется работа (не обучение) нейронной сети – это банальное многократное перемножение матриц.
Вот пример из этого видео:



Это нейросеть из четырёх слоёв, которая видит картинку размером 28*28 пикселей (784) и на выходе даёт набор из 10 сигналов, каждый из которых соответствует цифре от 0 до 1 (если сигнал есть – значит цифра распозналась).
Первый слой имеет 784 элемента (нейрона), второй и третий – 16 нейронов, четвёртый – 10 нейронов.
Веса, определяющие переход от первого слоя ко второму, задаются набором из 784*16=12544 “синапсов”. Веса от второго к третьему слою – 16*16=256 “синапсов”. Веса от третьего к последнему слою – 16*10=160 “синапсов”. Суммарно имеем 12960 весов. Обучение нейронной сети заключается в хитрой оптимизации этих 12960 значений до тех пор, пока нейросеть не научится хорошо распознавать цифры. Пока всё правильно?