Нейронную сеть обучают с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который является одним из основных методов обучения нейронных сетей. Этот алгоритм позволяет системе корректировать веса связей между нейронами на основе ошибки, которая возникает при сравнении выходных данных нейронной сети с ожидаемыми результатами.
Чтобы обучить нейронную сеть с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, необходимо выполнить следующие шаги:
1. Прямое распространение: входные данные подаются на вход нейронной сети, затем они проходят через все слои нейронов, пока не получится финальный результат на выходном слое.
2. Сравнение с ожидаемым результатом: результат, полученный на выходном слое, сравнивается с ожидаемым результатом. При этом вычисляется ошибка, которая описывает расхождение между предсказанным и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки: на этом этапе ошибка обратно распространяется через сеть от выходного слоя к входному. Для каждого нейрона вычисляется градиент функции ошибки по весам связей.
4. Корректировка весов: веса связей между нейронами в каждом слое корректируются с учетом градиента функции ошибки. Чем больше ошибка, тем сильнее корректируются веса.
5. Повторение процесса: в процессе обучения нейронная сеть проходит через множество эпох, на каждой из которых ошибка уменьшается благодаря корректировке весов. В конечном итоге нейронная сеть должна научиться предсказывать выходные данные с минимальной ошибкой.
Таким образом, алгоритм обратного распространения ошибки позволяет обучать нейронные сети путем минимизации ошибки при предсказании результатов и коррекции весов связей между нейронами.