Как устроен процесс обучения нейронной сети на Python?

Процесс обучения нейронной сети на Python включает несколько шагов: blog.skillfactory.ru neurohive.io

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

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

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

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