Нейронные сети - это алгоритмы машинного обучения, которые способны "обучаться" на основе предоставленных данных. Процесс обучения нейронной сети включает в себя несколько этапов.
1. Инициализация весов: На первом этапе все веса в нейронной сети инициализируются случайными значениями. Веса играют ключевую роль в процессе обучения, они определяют влияние каждого нейрона на выходные данные.
2. Подача входных данных: Обучающий набор данных подается на вход нейронной сети. Каждый элемент входных данных соответствует определенному набору признаков, которые сеть должна научиться распознавать.
3. Прямое распространение информации: Данные проходят через нейронную сеть от входного слоя к выходному, преобразуясь на каждом слое с учетом весов. Этот процесс повторяется до получения выходных данных.
4. Оценка ошибки: Выходные данные сравниваются с целевыми значениями из обучающего набора данных. Разница между ними определяет ошибку нейронной сети.
5. Обратное распространение ошибки: Ошибка обратно распространяется через сеть, корректируя веса нейронов, чтобы минимизировать ее. По правилу обратного распространения ошибки производится обновление весов, с каждым новым прогоном данных ошибка становится все меньше.
Эти шаги повторяются множество раз, пока ошибка нейронной сети не станет приемлемо низкой. Таким образом, нейронные сети обучаются на основе обучающих данных и корректируют свои веса, чтобы наилучшим образом аппроксимировать целевую функцию.