Обучение нейронной сети сводится к изменению “силы”…

• синапсических связей нейронов
• синоптических нейронов
• электротока между нейронами
• потока электронов на нейронных мембранах

Другие предметы Колледж Обучение нейронных сетей основы искусственного интеллекта обучение нейронной сети синапсические связи нейронные сети изменение силы синапсов электроток между нейронами нейронные мембраны потоки электронов колледж искусственный интеллект искусственный интеллект в колледже Новый

Ваш вопрос касается того, как происходит обучение нейронной сети и что именно изменяется в процессе обучения. Давайте разберем это по шагам.

1. Основы нейронной сети:

• Нейронная сеть состоит из множества нейронов, которые связаны между собой синапсами.
• Каждый нейрон получает входные сигналы, которые обрабатываются и передаются дальше.

2. Синаптические связи:

• Синаптические связи – это "силы", которые определяют, как сильно один нейрон влияет на другой.
• Эти связи можно представить как веса, которые умножаются на входные сигналы нейронов.

3. Обучение нейронной сети:

• Обучение заключается в изменении этих весов, чтобы сеть могла лучше предсказывать или классифицировать данные.
• Процесс обучения обычно включает следующие шаги:
1. Инициализация весов случайными значениями.
2. Прямое распространение (forward propagation) – входные данные проходят через сеть, и каждый нейрон вычисляет свой выход на основе входных сигналов и весов.
3. Сравнение выходного результата с истинным значением, чтобы вычислить ошибку (loss).
4. Обратное распространение (backpropagation) – на основе ошибки происходит корректировка весов, чтобы уменьшить ошибку в будущем.

4. Заключение:

Таким образом, обучение нейронной сети действительно сводится к изменению "силы" синаптических связей, то есть весов, которые определяют, как нейроны взаимодействуют друг с другом. Это позволяет нейронной сети улучшать свои предсказания и адаптироваться к новым данным.