神经网络的学习方式有哪两种?神经网络的学习过程本质是什么?
时间: 2024-03-18 22:34:20 浏览: 13
神经网络的学习方式有监督学习和无监督学习。
1. 监督学习:在监督学习中,神经网络接收一组输入数据和一个已知的输出,根据这些数据调整网络的权重和偏置,使其能够正确地预测未知的数据。监督学习通常用于分类或回归问题。
2. 无监督学习:在无监督学习中,神经网络只接收输入数据,没有对应的已知输出。网络根据输入数据进行自我组织和自我调整,发现数据中的模式和结构。无监督学习通常用于聚类、降维和特征提取等问题。
神经网络的学习过程本质是通过调整网络中的权重和偏置,使其能够准确地预测未知的数据。具体来说,学习过程包括两个阶段:前向传播和反向传播。在前向传播中,网络接收输入数据,通过一系列的计算和激活函数,输出预测结果。在反向传播中,通过计算误差和梯度下降等算法,调整网络中的权重和偏置,使得预测结果更加接近真实输出。反复迭代这个过程,直到网络能够达到预定的精度要求。
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