Составляющая, о которой идет речь, вероятно, относится к системе управления, использующей нейронные сети, и, в частности, к компоненту, который отвечает за корректировку выходных значений на основе ошибок. Давайте подробнее рассмотрим, как это работает.

В контексте нейронных сетей и управления, ошибка регулирования — это разница между желаемым выходом (например, целевым значением) и фактическим выходом модели. Когда нейронная сеть обучается, она накапливает информацию об этих ошибках, что позволяет ей улучшать свои прогнозы.

Вот основные шаги, как происходит накопление ошибки регулирования:

1. Определение желаемого выхода: Сначала необходимо установить целевое значение, к которому стремится модель. Это может быть, например, значение, которое мы хотим предсказать.
2. Получение фактического выхода: Нейронная сеть производит предсказание на основе входных данных.
3. Вычисление ошибки: Ошибка регулирования определяется как разность между желаемым и фактическим выходом. Это позволяет понять, насколько далеко находится предсказание от реального значения.
4. Накопление ошибки: Эта ошибка может быть использована для корректировки весов нейронной сети. Если ошибка велика, это сигнализирует о том, что модель нуждается в дообучении.
5. Обновление весов: На основе накопленной ошибки, веса нейронной сети обновляются с использованием алгоритмов обучения, таких как градиентный спуск. Это позволяет модели улучшать свои прогнозы.

Таким образом, накопление ошибки регулирования — это важный процесс, который позволяет нейронной сети адаптироваться и улучшать качество своих предсказаний на основе предыдущих ошибок. Это также помогает избежать переобучения, если правильно настроены параметры обучения.