Обучение нейронной сети — это процесс, в ходе которого нейронная сеть "обучается" на наборе данных, чтобы выполнять определенную задачу. Для начала обучения необходимо иметь набор обучающих данных, состоящий из входных и выходных значений. Входные данные представляют собой различные признаки или характеристики, а выходные данные — соответствующие им метки или классы.
Основной метод обучения нейронных сетей — обратное распространение ошибки. Этот метод заключается в передаче вперед и обратно информации об ошибке между нейронами нейронной сети с целью корректировки весов и смещений нейронов. Процесс обучения можно разделить на несколько этапов:
1. Инициализация весов и смещений нейронов. На этом этапе веса и смещения устанавливаются случайным образом.
2. Прямое распространение. Входные данные подаются на вход нейронной сети, происходит вычисление выходных значений каждого нейрона.
3. Расчет ошибки. Происходит сравнение выходных значений с фактическими значениями и вычисление ошибки.
4. Обратное распространение ошибки. По алгоритму обратного распространения настраиваются веса и смещения нейронов с целью уменьшения ошибки.
5. Обновление весов и смещений. Веса и смещения корректируются на основе ошибки и скорости обучения.
Эти этапы повторяются многократно до тех пор, пока ошибка не достигнет минимального значения или сеть не продемонстрирует достаточно хорошие результаты на тестовых данных. Обучение нейронной сети — сложный и вычислительно затратный процесс, который требует определенных знаний и навыков в области машинного обучения и искусственного интеллекта.