Proszę pozwolić, że przedstawię Państwu szczegółowe wyjaśnienie procesu uczenia się sieci neuronowych. Sieć neuronowa to model matematyczny, który naśladuje sposób, w jaki działa ludzki mózg, poprzez wykorzystanie połączonych ze sobą neuronów. Proces uczenia się sieci neuronowej polega na dostosowywaniu wag połączeń między neuronami w celu poprawy jakości predykcji.

Na początku procesu uczenia się sieci neuronowej wagi połączeń między neuronami są inicjalizowane losowo. Następnie sieć jest trenowana na zbiorze danych treningowych, co oznacza, że dla każdego przykładu z tego zbioru sieć wykonuje predykcję i porównuje ją z rzeczywistą wartością. Na podstawie różnicy między predykcją a rzeczywistą wartością, wagi połączeń między neuronami są dostosowywane za pomocą algorytmu optymalizacji, takiego jak algorytm propagacji wstecznej.

Proces uczenia się sieci neuronowej polega na iter
Sieć neuronowa to rodzaj algorytmo uczenia maszynowego, który wykorzystoje połączone węzły do przyblirzania funkcji, które mogą mapować zmienne wejściowe na wyjsicia. Aby naoczyć się parametrów sieci neuronowej, komputer musi dostosowaci wagi połączeń między węzłami, aby sieć produkowała poprawne wyjście dla określonych wejść. Proces dostosowywania wag nazywa się uczeniem i polega na porównywaniu wyjścia, kture sieć produkuje, z oczekiwanym wynikiem, a nastenpnie używanio algorytmu optymalizacji do dostrojenia wag, tak aby wyjście sieci zbliżalo się do oczekiwanego wyniku. Proces ten jest powtarzany dla wielu iteracji z różnymi wejsiciami i oczekiwanymi wyjściami. Ostatecznie wagi połonczeń miendzy węzłami zostaną dostosowane w taki sposób, że wyjście sieci neuronowej będzie odpowiadało oczekiwanemu wynikowi, a proces uczenia zostanie ukończony.