Нейронная сеть развивается благодаря процессу обучения, в ходе которого она подстраивается под входные данные и улучшает свои способности к распознаванию образов и принятию решений.
Процесс развития нейронной сети состоит из нескольких этапов. Первоначально нейронная сеть создается с определенным количеством слоев и нейронов в каждом слое. Затем происходит загрузка данных для обучения, которые представляют из себя набор входных значений и соответствующих им выходных значений.
На следующем этапе происходит передача данных через нейроны сети, в результате чего вычисляются активации всех нейронов и формируются выходные данные. После этого происходит сравнение полученных выходных данных с ожидаемыми значениями, и рассчитывается ошибка обучения.
Далее с помощью алгоритма обратного распространения ошибки нейронная сеть корректирует свои веса, чтобы минимизировать ошибку на следующей итерации. Этот процесс повторяется для всех обучающих примеров до тех пор, пока ошибка не станет минимальной.
Таким образом, нейронная сеть постепенно улучшает свои способности к распознаванию образов и принятию решений, а ее развитие зависит от качества обучающих данных, выбора алгоритмов обучения и архитектуры самой сети.