Как обучаются нейронные сети

Ну там есть слово "нейро", наверно, как и человеческий мозг. Ставьте лайки, подписывайтесь. На самом деле немного иной способ, о котором ниже

Для начала пара слов о том, что нейросеть состоит из узлов и синапсов:

Узел получает и обрабатывает информацию

Синапс передает обработанную информацию дальше по цепочке

Синапс имеет условный коэффициент значимости результата узла, который проводит вычисления. Когда нейросеть не обучена, то значения синапса случайны, следовательно результат часто содержит значимые ошибки

Самоорганизующаяся нейронная сеть (Сеть Кохонена). Главный элемент такой сети - слой Кохонена, в котором выходные сигналы, чаще всего, обрабатываются по принципу "Победитель получает все". При таком подходе, решением считается такой вариант, у которого выходное значение нейрона максимальное, активизации нескольких узлов в слое не происходит

Сеть с обратным распространением ошибки. В данном случае человек обучает нейронную сеть и оценивает решение. Если решение корректное, то увеличивается вес использованных коэффициентов. Соответственно, если решение не корректное, то вес уменьшается