Расположите этапы обучения нейронной сети в порядке исполнения:

1. ввод данных обучающего примера
2. вычисление ошибки
3. пересчет параметров
4. тестирование

Другие предметы Колледж Нейронные сети и машинное обучение информационные технологии юридическая деятельность колледж обучение нейронные сети этапы обучения ввод данных вычисление ошибки пересчет параметров тестирование Новый

Для того чтобы правильно расположить этапы обучения нейронной сети в порядке исполнения, давайте рассмотрим каждый из этапов и их последовательность:

1. Ввод данных обучающего примера - на этом этапе происходит подача входных данных в нейронную сеть. Это могут быть как текстовые, так и числовые данные, в зависимости от задачи.
2. Вычисление ошибки - после того как данные были введены, нейронная сеть производит свои вычисления и выдает результат. Затем мы сравниваем этот результат с ожидаемым (истинным) значением, чтобы определить, насколько точно сеть выполнила задачу. Это и есть вычисление ошибки.
3. Пересчет параметров - на основе вычисленной ошибки происходит корректировка весов и параметров нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation). Это позволяет улучшить точность сети в будущем.
4. Тестирование - после того как нейронная сеть была обучена (на основе множества обучающих примеров), мы можем протестировать ее на новых, ранее не виденных данных, чтобы оценить ее производительность и обобщающую способность.

Таким образом, правильный порядок этапов обучения нейронной сети выглядит следующим образом:

1. Ввод данных обучающего примера
2. Вычисление ошибки
3. Пересчет параметров
4. Тестирование