Изкуствена невронна мрежа: Разлика между версии

Обучението на една невронна мрежа се постига чрез промяна на теглата на връзките между невроните и се осъществява чрез правила, които определят как да се променят тези тегла. Най-разпространеното сред тях е метода на обратното разпространение на сигнал за [[грешка]] (back-propogationpropagation), където за всеки изходен неврон се изчислява разликата от желаното му поведение, като се формира сигнал за грешка, който се движи назад към входния слой и по пътя си променя теглата на връзките така, че при следващата активация на мрежата грешката да бъде по-малка от сегашната.