13.2. Алгоритмы обучения нейронных сетей

На этапе обучения происходит вычисление синаптических коэффициентов в процессе решения нейронной сетью задач (классификации, предсказания временных рядов и др.), в которых нужный ответ определяется не по прави­лам, а с помощью примеров, сгруппированных в обучающие множества. Та­кое множество состоит из ряда примеров с указанным для каждого из них зна­чением выходного параметра, которое было бы желательно получить. Дейст­вия, которые при этом происходят, можно назвать контролируемым обучени­ем: «учитель» подает на вход сети вектор исходных данных, а на выходной узел сообщает желаемое значение результата вычислений. Контролируемое обучение нейронной сети можно рассматривать как решение оптимизацион­ной задачи. Ее целью является минимизация функции ошибок, или невязки, она данном множестве примеров путем выбора значений весов W