Алгоритмы обучения

Процесс обучения нейросети начинается с инициализации случайных весов для всех синаптических соединений между нейронами. Затем сети предоставляются наборы тренировочных данных вместе с известными желаемыми результатами.

Сеть обрабатывает входные данные и генерирует выходные сигналы. Если выход не совпадает с целевым результатом, алгоритм обучения вычисляет ошибку и распространяет ее обратно по сети, корректируя веса синапсов таким образом, чтобы при повторной обработке тех же входных данных выход был ближе к желаемому.

Этот процесс, известный как алгоритм обратного распространения ошибки, многократно повторяется на огромных наборах данных. По мере обучения веса синапсов постепенно настраиваются, позволяя нейросети все лучше распознавать закономерности и корреляции в данных.

Одна из ключевых особенностей нейроморфных систем - их способность к продолжению обучения и после первоначальной подготовки. Подобно человеку, который продолжает учиться на новом опыте, нейроморфная сеть может подстраивать свои веса при столкновении со свежими данными. Это обеспечивает постоянную адаптацию к изменяющейся среде.

Кроме обратного распространения, используются и другие алгоритмы обучения без учителя, вдохновленные принципами самоорганизации и пластичности биологического мозга. Например, метод опорных векторов позволяет нейросети самостоятельно выявлять закономерности в неразмеченных данных.