Знания

Для обучения нейронной сети необходимы следующие данные:

1. Обучающая выборка — набор данных, на основе которого будет происходить обучение сети. Обучающая выборка должна содержать достаточное количество примеров, чтобы сеть могла обучиться распознавать закономерности и обобщать их на новые данные.

2. Целевые значения — это желаемые выходные данные, которые сеть должна предсказывать на основе входных данных. Целевые значения должны быть представлены в виде чисел или векторов.

3. Архитектура нейронной сети — это структура сети, которая включает в себя количество слоев, количество нейронов в каждом слое, типы активационных функций и другие параметры.

4. Алгоритм обучения — это метод, который определяет, как сеть будет обновлять свои веса на каждом шаге обучения. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов обучения включают в себя обратное распространение ошибки, градиентный спуск и стохастический градиентный спуск.

5. Функция потерь — это метрика, которая определяет, насколько хорошо сеть предсказывает целевые значения. Чем меньше значение функции потерь, тем лучше сеть обучается.

6. Оптимизатор — это алгоритм, который используется для минимизации функции потерь путем обновления весов сети.

7. Гиперпараметры — это параметры, которые определяют поведение сети и алгоритма обучения, такие как скорость обучения, количество эпох, размер пакета обучения и т.д.

8. Программное обеспечение для обучения — это инструменты и библиотеки, которые позволяют создавать и обучать нейронные сети, например, TensorFlow, Keras, PyTorch и другие.