私はそれが行くのと同じくらい深く行きたいです。ただし、情報をできるだけ単純なものに策定し続けるようにしてください。また、準備が整った情報源からコピーしないようにしてください。代わりに、回答を編集しながら、トピックに関するあなたの組み合わせの知識に頼ってください。
確かに、これから外部ソースからデータをコピーしません。

ニューラルネットワークがどのようにデータを訓練するかを理解するために、具体的な例を考えるのが最善です。画像に猫や犬が含まれているかどうかを検出するためにニューラルネットワークを訓練したいとしましょう。

コードを使用して、数千の相互接続ノードを使用してニューラルネットワークを構築します。次に、私が持っている各画像について、画像の色は1つの巨大な数学方程式のような私のノードに渡され、0.3452のような1つの数字になります。その後、これを画像の内容の推測として扱い、推測と真の答えの間の距離を計算できます（1.0を意味します。。この距離または「損失」が発生したら、ニューラルネットワークのノードを通過し、各ノードの重みを調整することができ、数学方程式のより良い答えが得られることを願っています。

魔法は、このプロセスを多くの多くの画像で繰り返すときに生まれます。最終的に、私たちの数学の問題は、今まで見たことのない画像であっても、正しい答えの密接な近似につながるはずです！

レイマンのレベルを維持しながらニューラルネットワークをより深く理解するための次のトピックは、フィッティング/オーバーフィッティングの概念です。まず、この概念を以前に聞いたことがありますか？