对于一个神经网络来说,
监督学习通常需要标记数据来学习.在监督学习中,使用标记例子来训练神经网络,其中输入数据伴随着正确的输出或标签.神经网络分析输入数据并调整其内部权重和偏见,以产生所需的输出.然而,还有其他学习技术,如无监督学习和强化学习,神经网络可以在没有标记数据的情况下学习.无监督学习允许神经网络在输入数据中自行识别固有的模式或特征,而没有任何关于数据的先前信息.强化学习涉及一个通过与环境互动并以奖励或处罚的形式获得反而学习的代理人.