Нейронная сеть - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из нейронов, которые передают информацию друг другу через синапсы. При обучении нейронной сети мы стараемся настроить веса синапсов таким образом, чтобы сеть правильно предсказывала результат на основе входных данных.
Процесс создания нейронной сети начинается с выбора структуры сети - количество слоев и нейронов в каждом слое. Затем определяются веса синапсов между нейронами. Веса инициализируются случайными значениями, и затем обновляются в процессе обучения сети.
Для обучения нейронной сети используется алгоритм обратного распространения ошибки. Этот алгоритм позволяет вычислить ошибку предсказания сети и корректировать веса синапсов таким образом, чтобы минимизировать эту ошибку.
Основные шаги при обучении нейронной сети:
1. Подготовка данных - данные делятся на обучающую и тестовую выборки.
2. Прямое распространение - входные данные пропускаются через сеть, и получается предсказание.
3. Определение ошибки - сравнивается предсказание с правильным ответом, и вычисляется ошибка.
4. Обратное распространение - ошибка распространяется обратно через сеть, и корректируются веса синапсов.
5. Обновление весов - веса синапсов обновляются в соответствии с коррекцией ошибки.
Таким образом, нейронная сеть обучается по принципу проб и ошибок, корректируя веса синапсов для получения наилучшего предсказания.