Как работает нейросеть?

Алгоритмы машинного обучения.

Например, при распознавании фото, нейросеть анализирует картинку и упрощает её до тех элементов, на которых она фокусируется. Например, черты лица или формы окружающих предметов.

Получает на входе одни циферки, всячески их между собой комбинирует, и выдает на выходе другие циферки (чаще всего - вообще одну). Ничего интересного в этой работе нет, обычные расчеты, описанные выше.

Тупо вычисляет.
Нейросеть - это очень большая система нелинейных уравнений. Один "нейрон" - одно уравнение.
В процессе "обучения" производится подбор коэф-тов этих уравнений - чтобы на выходе получался приемлемый процент правильных ответов.
Ничего, кроме математики, в нейросетях нет.

N.B. Утверждение Максима, что нейрон выполняет линейную функцию - глупость: в 1960-х годах было доказано, что при использовании линейных "нейронов" многослойная нейросеть тождественно равна простой однослойной. Именно после этого первый всплеск моды на нейросети угас.

Кстати, первая нейросеть была создана 65 лет назад. И всё, чего смогли добиться за эти годы - научились нейросеть автоматически "обучать" и увеличили процент правильных ответов.

Нейросеть состоит из нейронов, каждый из которых выполняет линейную функцию, которая делит многомерное пространство гиперплоскостью. Иногда ещё присутствует функция активации для более плавного разделения. Таким образом нейрон в зависимости от входящих сигналов усиливает исходящий сигнал или подавляет его. На входе нейрона дендриты с весами, которые корректируются в процессе обучения и являются константами линейной функции. На выходе нейрона аксон, по которому результат функции передается другим нейронам.

>> Как работает нейросеть?
Как сеть нейронов.

Обычно, складывает данные из инета и отсеивает самые лучшие, а после кодирует их под себя, сложно объяснить.