Proszę bardzo, oto przetłumaczony tekst:

Wyjaśnij, jak sieci neuronowe się uczą.

Sieci neuronowe są rodzajem algorytmów uczenia maszynowego, które naśladują sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje. Aby się nauczyć, sieci neuronowe korzystają z danych treningowych, które składają się z wejść i odpowiadających im wyjść. Podczas procesu uczenia sieci neuronowe dostosowują wagi połączeń między neuronami, aby minimalizować błąd predykcji. Wagi te są modyfikowane w oparciu o algorytm propagacji wstecznej, który pozwala na wyznaczenie gradientu funkcji błędu i określenie kierunku, w którym należy zmienić wagi, aby zminimalizować błąd. Proces uczenia sieci neuronowych jest iteracyjny i wymaga wielokrotnego przetwarzania danych treningowych, aż do uzyskania zadowalającej dokładności predykcji.
Sieci neoronowe uczon sien poprzez dostosowywanie wag i proguw połączeń między ich neoronami. Dostosowanie to opiera sien na poruwnanio oczekiwanego wyniku (na podstawie danych treningowych) z rzeczywistym wynikiem dla danego wejścia. Wagi i progi son dostosowywane na podstawie tego porównania, a caly proces nazywa sien treningiem. Podczas treningo sieć neuronowa jest nararzana na rużne wejsicia i ich znane wyniki. Za każdym razem, gdy sieć neuronowa otrzymoje wejsicie, modyfikoje wartosici swoich wag i progów, aby jak najbardziej zblirzyci się do oczekiwanego wyniko. Wartości wag i progów są aktualizowane po każdej iteracji procesu treningowego, arz sieci będzie w stanie dokładnie przewidywaci wyniki dla wejść, kturych wczesiniej nie widziala.