Обучение нейронной сети на обучающем множестве - это процесс, в ходе которого сеть подстраивает веса своих нейронов таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания выходных значений по сравнению с истинными значениями из обучающего набора данных. Этот процесс обучения происходит пошаговое и состоит из нескольких итераций, называемых эпохами.
1. Инициализация весов: В начале обучения веса нейронов инициализирующий случайными значениями. Эти веса будут корректироваться в ходе обучения для минимизации ошибки.
2. Подача данных: Обучающее множество данных подается на вход нейронной сети. Для каждого входного образца вычисляются выходные значения нейронов с учетом текущих значений весов.
3. Оценка ошибки: После вычисления выходных значений нейронов сравниваются с истинными значениями из обучающего множества. Ошибка предсказания определяется как разница между ожидаемым и фактическим значением.
4. Обновление весов: С использованием метода обратного распространения ошибки происходит коррекция весов нейронной сети. Целью является минимизация ошибки предсказания путем изменения весов в направлении, приводящем к уменьшению ошибки.
5. Повторение процесса: Шаги с 2 по 4 повторяются многократно на протяжении нескольких эпох обучения. Каждая эпоха позволяет нейронной сети улучшить свои предсказательные способности и приблизиться к оптимальному набору весов.
Таким образом, обучение нейронной сети на обучающем множестве происходит путем итеративного процесса коррекции весов с целью минимизации ошибки предсказания. Количество эпох обучения, размер обучающего множества и другие параметры могут влиять на процесс обучения и качество полученных результатов.