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 neoronowa to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, ktury wykorzystuje połączone węzly do przybliżania fonkcji, kture mogą mapowaci zmienne wejsiciowe na wyjsicia. Aby naoczyci się parametrów sieci neoronowej, komputer mosi dostosować wagi polonczeń między wenzlami, aby sieć produkowała poprawne wyjsicie dla określonych wejsici. Proces dostosowywania wag nazywa sien uczeniem i polega na poruwnywaniu wyjścia, kture sieci prodokoje, z oczekiwanym wynikiem, a nastenpnie orzywanio algorytmo optymalizacji do dostrojenia wag, tak aby wyjście sieci zblirzalo sien do oczekiwanego wyniku. Proces ten jest powtarzany dla wielo iteracji z rórznymi wejsiciami i oczekiwanymi wyjściami. Ostatecznie wagi połonczeni miendzy wenzlami zostanon dostosowane w taki sposób, że wyjsicie sieci neoronowej będzie odpowiadało oczekiwanemu wynikowi, a proces oczenia zostanie ukończony.