Как происходит обучение нейронной сети?

• эксперты настраивают нейронную сеть
• сеть запускается на обучающем множестве, и незадействованные нейроны выкидываются
• сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения
• сеть запускается на обучающем множестве, и добавляются или убираются соединения между нейронами

Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей искусственный интеллект в образовании применение ИИ в университете обучение нейронных сетей технологии ИИ в учебном процессе роль ИИ в высшем образовании преимущества ИИ для студентов нейронные сети и образование инновации в обучении с ИИ адаптивное обучение с ИИ будущее образования с искусственным интеллектом Новый

Обучение нейронной сети - это сложный процесс, который включает несколько ключевых этапов. Давайте разберем, как это происходит.

1. Подготовка данных:

   Перед началом обучения нейронной сети необходимо подготовить обучающее множество данных. Эти данные должны быть размечены, то есть содержать входные данные и соответствующие им выходные значения (например, метки классов для задач классификации).

2. Инициализация сети:

   Нейронная сеть инициализируется с помощью случайных весов. Каждый нейрон в сети связан с другими нейронами через соединения, которые имеют свои весовые значения.

3. Прямое распространение:

   Когда сеть запускается на обучающем множестве, происходит процесс, называемый прямым распространением. На этом этапе входные данные проходят через слои нейронов, и каждый нейрон применяет к ним свою функцию активации, создавая выходные значения.

4. Вычисление ошибки:

   После того как сеть выдала свои предсказания, необходимо вычислить ошибку. Ошибка показывает, насколько предсказания сети отличаются от истинных значений.

5. Обратное распространение:

   На основе вычисленной ошибки происходит обратное распространение (backpropagation). В этом процессе вычисляются градиенты ошибок по отношению к весам соединений. Это позволяет определить, как нужно изменить веса, чтобы уменьшить ошибку в будущем.

6. Обновление весов:

   С помощью алгоритма оптимизации, например, стохастического градиентного спуска, веса обновляются. Это значит, что веса корректируются в зависимости от градиентов, чтобы улучшить предсказания сети.

7. Итерации:

   Процесс прямого и обратного распространения повторяется многократно (в несколько эпох), пока сеть не достигнет приемлемого уровня точности.

Таким образом, обучение нейронной сети включает в себя настройку весов на основе обучающего множества данных, а не удаление или добавление нейронов или соединений. Это важный момент, который стоит понимать при изучении работы нейронных сетей.