Нейронные сети развиваются путем обучения, которое происходит на этапе обучения итеративно. Процесс обучения нейронной сети заключается в корректировке весов связей между нейронами в соответствии с целевой функцией, которая определяет, насколько хорошо сеть выполняет задачу.
Для того чтобы нейронная сеть могла хорошо обучаться, необходимо иметь большое количество данных для обучения. Чем больше данных, тем лучше нейронная сеть сможет выучить закономерности и шаблоны в данных и лучше справиться с поставленной задачей.
Процесс обучения нейронной сети состоит из нескольких основных этапов: подготовка данных, выбор архитектуры сети, инициализация весов, передача данных через сеть, вычисление ошибки и ее коррекция, оценка качества работы сети.
В процессе обучения нейронная сеть постепенно улучшает свою производительность за счет корректировки весов связей в соответствии с ошибками, допущенными на предыдущих итерациях, что позволяет ей лучше адаптироваться к поставленной задаче. Таким образом, нейронная сеть развивается, улучшая свою способность к обработке информации и решению задач.