Процесс обучения:
Обучение нейросетей основано на принципе прямого и обратного распространения ошибки. Первый шаг – это прямое распространение входных данных через нейросеть. Каждый нейрон в сети принимает входные данные, выполняет вычисления и передает результаты следующему слою нейронов. Этот процесс повторяется до тех пор, пока данные не достигнут выходного слоя, где получается окончательный результат.
Однако, чтобы нейросеть могла научиться правильно классифицировать данные или решать задачу, необходимо внести корректировки в ее веса. И здесь на сцену выходит обратное распространение ошибки. Суть его заключается в том, что сравниваются полученные выходные данные с ожидаемыми результатами. Разница между ними определяет ошибку, которая затем обратно распространяется через сеть, позволяя скорректировать веса нейронов. Этот процесс повторяется множество раз, пока нейросеть не достигнет достаточной точности и не сможет давать правильные ответы на входные данные.