Обучение нейронной сети - это процесс передачи нейронной сети большого объема данных для того, чтобы она могла самостоятельно извлекать закономерности и делать верные выводы.
Процесс обучения нейронной сети можно разделить на несколько основных этапов.
1. Подготовка данных: сначала необходимо подготовить обучающий набор данных, который содержит входные данные и ожидаемые выходные данные. Входные данные представляют собой данные, которые поступают на вход нейронной сети, а выходные данные - данные, которые она должна предсказать.
2. Инициализация весов: в начале обучения все веса нейронной сети устанавливаются случайным образом.
3. Прямое распространение: на этом этапе данные проходят через нейронную сеть от входного слоя к выходному, происходит расчет выходных значений с помощью функции активации.
4. Вычисление ошибки: после прямого распространения вычисляется ошибка предсказания нейронной сети по сравнению с ожидаемым результатом.
5. Обратное распространение ошибки: на основе ошибки происходит обратное распространение градиента, с целью корректировки весов нейронной сети.
6. Обновление весов: по полученному градиенту обновляются веса нейронной сети с помощью оптимизационного алгоритма, такого как градиентный спуск.
7. Повторение процесса: веса нейронной сети обновляются множество раз, пока ошибка предсказания не станет минимальной.
Таким образом, обучение нейронной сети - это итеративный процесс, в результате которого сеть стремится к оптимальным весам для правильного предсказания данных.