Обучение нейронной сети - процесс, в ходе которого сеть настраивается на конкретную задачу путем обучения на наборе данных. Этот процесс можно разделить на несколько этапов.
1. Подготовка данных. Для обучения нейронной сети необходимо иметь набор данных, состоящий из входных и выходных значений. Входные данные представляют собой набор признаков, которые подаются на вход сети, а выходные данные - желаемые результаты, которые сеть должна научиться предсказывать.
2. Инициализация сети. На этом этапе создается структура нейронной сети с заданным количеством слоев, нейронов и функций активации. Веса нейронов инициализирующий случайными значениями.
3. Прямое распространение. Входные данные подаются на входной слой сети, а затем передаются через скрытые слои с применением функций активации. Выходные данные получаются на последнем слое сети.
4. Вычисление ошибки. Полученный выход нейронной сети сравнивается с выходными данными из набора данных, и вычисляется ошибка предсказания сети.
5. Обратное распространение ошибки. По полученной ошибке производится коррекция весов нейронов сети. Для этого используется алгоритм градиентного спуска, который определяет направление изменения весов для минимизации ошибки сети.
6. Обучение сети. Процесс обратного распространения ошибки и коррекции весов повторяется множество раз на всех данных из набора обучающих данных. Цель обучения - минимизировать ошибку предсказания с использованием различных оптимизационных методов.
7. Тестирование сети. После завершения обучения нейронной сети необходимо протестировать ее на отдельных данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет оценить качество работы сети и ее способность к обобщению на новые данные.
Таким образом, обучение нейронной сети - это итеративный процесс, включающий в себя множество шагов, направленных на настройку весов нейронов сети для достижения оптимальных результатов в предсказании задачи.