<prompt> Eleza mchakato wa mafunzo ya mtandao wa neva.  <response>: Mafunzo ya mtandao wa Neural hujumuisha kurekebisha vigezo vya modeli ili kupunguza hitilafu kati ya utabiri wa modeli na thamani za kweli za data. Mchakato kwa kawaida huhusisha hatua zifuatazo: 1. Anzisha uzani: Vipimo vya mtandao wa neva huanzishwa kwa nasibu hadi maadili madogo. Hii ni muhimu kwa sababu uzani wa awali huamua mahali pa kuanzia kwa mchakato wa uboreshaji, na uanzishaji tofauti unaweza kusababisha suluhu tofauti za mwisho. 2. Uwasilishaji: Pindi uzani unapoanzishwa, mtandao wa neva hupokea ingizo na kuichakata kupitia safu nyingi kwa kutumia shughuli za hisabati ili kutoa matokeo. Matokeo haya basi hulinganishwa na thamani halisi au lengwa, na tofauti kati ya hizo mbili huhesabiwa kama kosa au hasara. 3. Uenezaji Nyuma: Ili kupunguza hitilafu, uzani wa mtandao lazima usasishwe kwa njia ambayo hitilafu itapungua. Hii inafanywa kwa kutumia mbinu inayoitwa backpropagation. Katika uenezaji wa nyuma, kipenyo cha utendaji wa upotezaji kwa heshima na uzani hukokotwa na kutumika kusasisha uzani katika mwelekeo tofauti wa upinde rangi. Hii husaidia kupunguza hitilafu, kuleta utabiri wa mtandao karibu na maadili ya kweli. 4. Uboreshaji Mara kwa Mara: Mchakato wa usambazaji na uenezaji nyuma hurudiwa mara nyingi, huku uzani ukisasishwa kwa kila marudio. Hii inafanywa hadi mchakato wa uboreshaji ubadilike kuwa seti ya uzani ambayo inatoa hitilafu ya chini kabisa kwenye data ya mafunzo. 5. Urekebishaji: Ili kuzuia kufifia kupita kiasi, ambapo modeli hufanya vyema kwenye data ya mafunzo lakini vibaya kwenye data mpya, mbinu inayoitwa urekebishaji wakati mwingine hutumiwa. Hii inahusisha kuongeza neno kwa kipengele cha kupoteza ambacho huadhibu uzani mkubwa, kuhimiza mtandao kupata masuluhisho ya jumla zaidi ambayo yanafanya kazi vizuri kwenye data mpya. 6. Tathmini: Pindi mchakato wa mafunzo unapokamilika, modeli hutathminiwa kwenye hifadhidata ya uthibitishaji au majaribio ili kubaini utendaji wake. Ikiwa utendakazi hauridhishi, mchakato unaweza kurudiwa na hyperparamita tofauti au usanifu tofauti hadi muundo wa kuridhisha upatikane. 