Задача обучения нейронной сети сводится к тому, чтобы:
Выберите один ответ:
• а. Подобрать веса нейронов таким образом, чтобы предсказанные значения у' как можно больше отличались от реальных у
• b. Подобрать количество нейронов таким образом, чтобы предсказанные значения у как можно меньше
отличались от реальных у
• с. Подобрать веса нейронов таким образом, чтобы предсказанные значения у' как можно меньше отличались от реальных у

Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей анализ данных нейронные сети обучение нейронной сети предсказание значений оптимизация весов университетский курс машинное обучение искусственный интеллект статистический анализ алгоритмы обучения Новый

Правильный ответ на ваш вопрос - это:

с. Подобрать веса нейронов таким образом, чтобы предсказанные значения у' как можно меньше отличались от реальных у.

Давайте разберем, почему именно этот ответ является правильным, и какие шаги включает в себя процесс обучения нейронной сети.

1. Определение задачи: На начальном этапе мы определяем, какая задача стоит перед нейронной сетью. Это может быть задача классификации, регрессии или другая задача, связанная с анализом данных.
2. Инициализация весов: Нейронная сеть состоит из нейронов, которые связаны между собой. Каждый из этих связей имеет свой вес. На начальном этапе эти веса инициализируются случайным образом.
3. Прямое распространение: После инициализации весов мы подаем входные данные на вход нейронной сети. Нейронная сеть производит вычисления, используя текущие веса, и генерирует предсказанные значения (у').
4. Оценка ошибки: Далее необходимо оценить, насколько предсказанные значения (у') отличаются от реальных значений (у). Для этого используется функция потерь, которая измеряет ошибку между предсказанными и реальными значениями.
5. Обратное распространение: На основе вычисленной ошибки мы корректируем веса нейронов. Это делается с помощью метода обратного распространения ошибки, который позволяет вычислить, как изменение каждого веса влияет на общую ошибку.
6. Итерации: Процесс прямого и обратного распространения повторяется многократно (в течение нескольких эпох), пока ошибка не станет достаточно малой или не будет достигнуто другое условие остановки.

Таким образом, основная цель обучения нейронной сети заключается в том, чтобы минимизировать разницу между предсказанными и реальными значениями, что и отражает выбранный вами правильный ответ.