Важность анализа обратной афферентации в обучении и тренировке нейросетей заключается в том, что он позволяет сети «учиться» на своих ошибках и улучшать свои предсказания с каждой итерацией. 1

Например, метод обратного распространения ошибки включает вычисление градиента ошибок на каждом уровне сети, после чего градиент используется для обновления параметров сети. 2 Также анализ обратной связи помогает эффективно оптимизировать веса узлов нейронной сети, в том числе в сложных архитектурах с большим количеством параметров. 4

Кроме того, в нейронных сетях с обратной связью (например, рекуррентных) анализ обратной связи позволяет обрабатывать последовательные данные и временные зависимости, что важно для таких задач, как прогнозирование временных рядов и языковое моделирование. 2