Программный комплекс Deductor Academic предлагает несколько алгоритмов обучения нейронной сети. Один из них - это алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation). Этот метод является одним из самых популярных и широко используемых для обучения нейронных сетей. Он основан на идее минимизации ошибки между предсказанными и реальными значениями путем корректировки весов связей между нейронами.
Еще один алгоритм, доступный в Deductor Academic, это Генетический алгоритм. Этот метод основан на принципах естественного отбора и мутации в генетике. Генетические алгоритмы позволяют искать оптимальные параметры модели нейронной сети, решая задачи оптимизации.
Также в Deductor Academic можно использовать алгоритм оптимизации стохастического градиента (Stochastic Gradient Descent). Этот метод также используется для обучения нейронных сетей и заключается в поиске минимума функции ошибки путем корректировки весов на каждом шаге обучения.
В целом, Deductor Academic предлагает разнообразные алгоритмы обучения нейронной сети, позволяя выбрать подходящий метод в зависимости от конкретной задачи и требований.