5.4. Обучение сети

Существенная особенность нейронных сетей состоит в том, что зависимость между входом и выходом находится в процессе обучения сети. Для обучения нейронных сетей применяются алгоритмы двух типов (разные типы сетей используют разные типы обучения): управляемое («обучение с учителем») и не управляемое («без учителя»).
Чаще используется управляемое обучение. В этом случае пользователь должен подготовить набор обучающих данных. Эти данные представляют собой примеры входных данных и соответствующих им выходов. Сеть учится устанавливать связь между первыми и вторыми. Обычно обучающие данные берутся из исторических сведений. В рассмотренных выше примерах это могут быть предыдущие значения цен акций и индекса FTSE, сведения о прошлых заемщиках – их анкетные данные и то, успешно ли они выполнили свои обязательства, примеры положений робота и его правильной реакции. Затем нейронная сеть обучается с помощью того или иного алгоритма управляемого обучения (наиболее известным из них является метод обратного распространения), при котором имеющиеся данные используются для корректировки весов и пороговых значений сети таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогноза на обучающем множестве. Если сеть обучена хорошо, она приобретает способность моделировать неизвестную функцию, связывающую значения входных и выходных переменных, и впоследствии такую сеть можно использовать для прогнозирования в ситуации, когда выходные значения неизвестны.