Правильный ответ на ваш вопрос - это:

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.