Обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого сеть подстраивает свои параметры (веса соединений между нейронами) с целью выполнения конкретной задачи или достижения определенного критерия успешности. Нейронная сеть обучается на основе набора данных, содержащего входные признаки и соответствующие им выходные значения, таким образом, что она находит закономерности и осуществляет преобразования, позволяющие предсказать выходное значение по входным данным.
Процесс обучения нейронной сети можно разделить на несколько этапов. Первый этап - инициализация весов, когда веса соединений между нейронами случайным образом устанавливаются. Далее происходит передача входных данных через сеть и вычисление выходного значения. Полученный результат сравнивается с желаемым выходом, и на основе ошибки корректируются веса. Этот процесс повторяется множество раз, чтобы минимизировать ошибку и сделать предсказания сети точнее.
Существует несколько методов обучения нейронных сетей, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем предполагает наличие правильных ответов на входные данные, что помогает сети настраивать свои веса для минимизации ошибки. В обучении без учителя сеть сама находит закономерности в данных, выделяет их и создает группы или кластеры объектов без доступа к правильным ответам. Обучение с подкреплением включает в себя награду или штраф за решение задачи и предназначено для обучения агентов, способных взаимодействовать с окружающей средой.
Таким образом, обучение нейронной сети - это итеративный процесс, в ходе которого сеть улучшает свою способность делать предсказания путем корректировки весов и оптимизации параметров.