误差计算。，将其输出结果与预期结果进行比较。所获得的结果与预期结果之间的差异被计算为误差。
反向传播。利用错误信息，神经网络开始错误反向传播。这个过程使我们能够确定网络中哪些神经元和层对导致错误负有最大责任。
重量更新。在此阶段，网络会调整 whatsapp 号码列表 每个神经元内的权重。该过程是根据上一步计算出的误差信息进行的。权重调整的目的是为了减少误差的数量，提高模型的预测精度。
让我们看一个例子。我们有一个神经网络正在接受训练，用于识别猫和狗的图像。在前向传递阶段，图像被传递到神经网络的输入层，然后数据经过隐藏层，在那里对信息进行数学处理。
然后，在神经网络的输出 许多其他学生也加入了这 层，激活神经元，输出结果：猫或狗。如果得到的结果与预期不符（例如，图像中有一只狗，但神经网络识别出一只猫），则会发生错误的反向传播阶段。
在此阶段，调整神经元的权重以 阿拉伯联合酋长国电话号码 减少误差并提高假设的准确性。这使得神经网络能够逐渐调整并更准确地识别猫和狗的图像。
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训练神经网络
提供信息
在训练过程中，神经网络会被提供训练样本和参考正确答案。样本由需要进行预测的数据组成。它包含大量数据，通常至少是网络中神经元数量的十倍。
在神经网络的训练过程中，数据不是以文字的形式提供，而是以数学公式和数值系数的形式提供。例如，女性图像可能被分配值“1”，而男性图像可能被分配值“0”。这是最简单的例子。实际上，真正的神经网络具有更复杂的结构，并使用严肃的数学方法处理数据。