Процесс обучения нейронной сети на Python включает несколько шагов: 23

1. Установка весов. 23 Каждому входящему сигналу присваивается вес, который может быть положительным или отрицательным числом. 23 Веса определяют, насколько важен каждый входной параметр для определения выхода нейрона. 5 Перед обучением модели для каждого примера задаётся случайное число в качестве веса. 2
2. Обучение: 23

• В качестве входных данных берутся примеры из тренировочного набора. 2
• Используется специальная формула для расчёта выхода нейрона, которая учитывает случайные веса, заданные для каждого примера. 2
• Вычисляется размер ошибки как разница между числом, которое нейрон подал на выход, и желаемым числом из примера. 2
• В зависимости от того, в какую сторону нейрон ошибся, немного регулируется вес этого примера. 2
• Процесс повторяется, например, 10 000 раз. 23

В какой-то момент веса достигнут оптимальных значений для тренировочного набора. 2 Если после этого нейрону будет дана новая задача, которая следует такой же закономерности, он должен дать верный ответ. 2

Для обучения нейронных сетей на Python используются различные библиотеки, например Tensorflow, Torch, Theano и Keras. 1