Обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого нейронная сеть улучшает свою способность классифицировать данные или предсказывать результаты на основе входных данных. Этот процесс осуществляется путем подачи на вход нейронной сети большого количества обучающих данных и корректировки весов связей между нейронами в соответствии с ожидаемым результатом.
Процесс обучения нейронной сети включает несколько ключевых этапов. Первый этап - подготовка данных. Нейронная сеть обучается на основе обучающего набора данных, который включает в себя входные данные и соответствующие им выходные данные или метки классов.
Далее происходит передача данных через слои нейронов, где каждый нейрон преобразует полученное значение и передает его на выход. На этом этапе веса связей между нейронами устанавливаются случайным образом.
Затем происходит подсчет выхода нейронной сети и сравнение полученных значений с ожидаемыми (по меткам классов). В случае расхождения происходит корректировка весов связей между нейронами с помощью метода обратного распространения ошибки. Этот метод позволяет минимизировать ошибку предсказания и улучшить точность работы нейронной сети.
Процесс обучения нейронной сети продолжается до тех пор, пока ошибка предсказания не станет наименьшей возможной. После завершения обучения нейронная сеть готова применять полученные знания для классификации новых данных или предсказания результатов.