Обучение по алгоритму FFNN происходит путём передачи данных через нейросеть в прямом направлении (от входного слоя к выходному слою) и корректировки весовых коэффициентов нейронов на основе ошибок, которые возникают между предсказанными значениями и истинными значениями.

Процесс обучения FFNN обычно состоит из следующих шагов:
1.	**Инициализация весов.** Начальные веса устанавливаются случайным образом, но могут быть также заданы заранее.
2.	**Прямой проход.** Данные передаются через нейронную сеть, начиная с входного слоя. Каждый нейрон вычисляет свой выход на основе взвешенной суммы входных данных и весовых коэффициентов, которые передаются через функцию активации. Результат вычисления передается на следующий слой нейронов.
3.	**Расчёт ошибки.** Результаты вычислений на выходном слое сравниваются с ожидаемыми значениями, и на основе этого вычисляется ошибка. Обычно для расчета ошибки используется функция потерь, такая как MSE (Mean Squared Error) или Cross-Entropy.
4.	**Обратное распространение ошибки.** Ошибка передаётся назад через нейронную сеть, начиная с выходного слоя. Каждый нейрон вычисляет свою часть вклада в ошибку, которая передается на предыдущий слой нейронов. Этот процесс продолжается до тех пор, пока ошибка не достигнет входного слоя.
5.	**Обновление весов.** На основе полученных ошибок и вычисленных вкладов каждого нейрона в ошибку, веса каждого нейрона корректируются с целью уменьшения ошибки. Обычно используется метод градиентного спуска для определения направления корректировки весов.
6.	**Повторение процесса.** Шаги 2-5 повторяются многократно, пока не будет достигнута достаточно малая ошибка или не будет превышено максимальное количество итераций.
7.	**Тестирование.** На завершающем этапе производится тестирование нейронной сети на новых данных, которые не участвовали в процессе обучения.

Если качество предсказаний на тестовых данных оказывается достаточно высоким, то можно считать, что нейронная сеть обучена успешно и готова к использованию для решения задач в рамках своей области применения. Однако, если качество предсказаний оказывается недостаточным, то может потребоваться дополнительная настройка параметров нейронной сети или изменение ее архитектуры, чтобы достичь лучших результатов.
อัลกอริธึม FFNN ฝึกโดยการส่งข้อมูลผ่านโครงข่ายประสาทเทียมในทิศทางไปข้างหน้า (จากเลเยอร์อินพุตไปยังเลเยอร์เอาท์พุต) และการปรับน้ำหนักของเซลล์ประสาทตามข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้และค่าที่แท้จริง โดยทั่วไปกระบวนการฝึก FFNN จะประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้: 1. **เริ่มต้นตุ้มน้ำหนัก** ตุ้มน้ำหนักเริ่มต้นจะถูกตั้งค่าแบบสุ่ม แต่ก็สามารถตั้งค่าล่วงหน้าได้เช่นกัน 2. **ส่งต่อ** ข้อมูลจะถูกส่งผ่านโครงข่ายประสาทเทียม โดยเริ่มจากเลเยอร์อินพุต เซลล์ประสาทแต่ละตัวจะคำนวณเอาท์พุตของมันโดยพิจารณาจากผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุตและน้ำหนักที่ส่งผ่านฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ผลลัพธ์ของการคำนวณจะถูกส่งไปยังเซลล์ประสาทชั้นถัดไป 3. **การคำนวณข้อผิดพลาด** ผลลัพธ์ของการคำนวณที่เลเยอร์เอาท์พุตจะถูกเปรียบเทียบกับค่าที่คาดหวัง และข้อผิดพลาดจะถูกคำนวณตามนี้ โดยทั่วไปแล้ว ฟังก์ชันการสูญเสีย เช่น MSE (Mean Squared Error) หรือ Cross-Entropy จะใช้ในการคำนวณข้อผิดพลาด 4. **Error Backpropagation** ข้อผิดพลาดจะแพร่กระจายกลับผ่านโครงข่ายประสาทเทียม โดยเริ่มจากเลเยอร์เอาท์พุต เซลล์ประสาทแต่ละอันจะคำนวณส่วนหนึ่งของการมีส่วนร่วมของข้อผิดพลาด ซึ่งจะถูกส่งต่อไปยังเซลล์ประสาทชั้นก่อนหน้า กระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าข้อผิดพลาดจะไปถึงเลเยอร์อินพุต 5. **การอัปเดตน้ำหนัก** ขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดที่ได้รับและการมีส่วนร่วมที่คำนวณได้ของเซลล์ประสาทแต่ละอันต่อข้อผิดพลาด น้ำหนักของเซลล์ประสาทแต่ละอันจะถูกปรับเพื่อลดข้อผิดพลาด โดยทั่วไป วิธีการไล่ระดับลงจะใช้เพื่อกำหนดทิศทางของการปรับน้ำหนัก 6. **ทำซ้ำขั้นตอน** ขั้นตอนที่ 2-5 ทำซ้ำหลายครั้งจนกว่าจะเกิดข้อผิดพลาดเล็กน้อยเพียงพอหรือเกินจำนวนการทำซ้ำสูงสุด 7. **การทดสอบ** ในขั้นตอนสุดท้าย โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการทดสอบกับข้อมูลใหม่ที่ไม่ได้มีส่วนร่วมในกระบวนการฝึกอบรม หากคุณภาพของการคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบสูงเพียงพอ เราก็สามารถสรุปได้ว่าโครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนอย่างประสบความสำเร็จและพร้อมที่จะใช้เพื่อแก้ไขปัญหาภายในขอบเขตการใช้งาน อย่างไรก็ตาม หากคุณภาพของการคาดการณ์ไม่เพียงพอ อาจจำเป็นต้องมีการปรับพารามิเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มเติมหรือการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence