Веса в нейронной сети - это числовые параметры, которые определяют степень важности связей между нейронами. Каждый нейрон в сети имеет входные сигналы, которые умножаются на соответствующие веса и складываются для получения итогового значения.
Веса в нейронной сети являются ключевым компонентом, который позволяет сети "учиться" на примерах и адаптироваться к изменениям в данных. Путем изменения весов нейроны могут подстраиваться под новые обстоятельства, улучшать качество работы сети и повышать ее эффективность.
Процесс обучения нейронной сети заключается в том, что веса настраиваются таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Это достигается путем применения алгоритмов оптимизации, которые корректируют веса в соответствии с ошибкой предсказания и обратным распространением градиента.
Таким образом, веса в нейронной сети являются основными параметрами, определяющими ее способность к обучению и адаптации к новым данным. Создание эффективных весовых параметров - ключевой шаг в проектировании и обучении нейронных сетей для достижения высокой точности и производительности.