1. Как устроен искусственный нейрон и какую роль выполняют веса, смещение и функция активации?

2. Чем отличаются функции активации Sigmoid, Tanh и ReLU и для каких задач они применяются?

3. Какие вычисления выполняются при прямом распространении сигнала через нейронную сеть и как определяется ошибка прогноза?

4. Как работает алгоритм обратного распространения ошибки и каким образом полученные градиенты используются для обновления параметров сети?

5. Как в практическом примере на Python организовано распознавание рукописных цифр с помощью MLPClassifier и для чего используются StandardScaler и early_stopping?