2. Обработка: Входные данные передаются через скрытые слои. Каждый нейрон в этих слоях применяет вес к входным данным, суммирует их и пропускает через активационную функцию, чтобы определить, активировать ли нейрон.

3. Выходные данные: Результаты передаются в выходной слой, который формирует финальные предсказания или классификации.

4. Обучение: В процессе обучения нейросеть корректирует веса с помощью обратного распространения ошибки (backpropagation). Сравниваются предсказанные и настоящие результаты, и на основе ошибки обновляются веса для улучшения точности сети.

Таким образом, нейросеть обучается на примерах, чтобы распознавать паттерны и делать предсказания на новых данных.