<prompt> Eleza jinsi mtandao wa neva hujifunza.  <response>: Mtandao wa neva hujifunza kwa kurekebisha vigezo vyake vya ndani, vinavyojulikana kama uzani na upendeleo, kulingana na data ya ingizo inayowasilishwa. Mchakato wa kurekebisha uzani na upendeleo unajulikana kama mafunzo ya mtandao wa neva. Kufunza mtandao wa neva huhusisha hatua chache muhimu: 1. Uanzishaji: Uzito na upendeleo wa mtandao wa neva huanzishwa kwa viwango vidogo vya nasibu. 2. Uenezi wa mbele: Wakati wa uenezi wa mbele, data ya ingizo hupitishwa kupitia safu ya mtandao wa neva kwa safu. Uendeshaji wa hisabati hufanywa kwenye data ya ingizo katika kila safu, kwa kawaida huhusisha bidhaa za nukta na uzani na nyongeza ya upendeleo. Kisha matokeo hupitishwa kupitia kitendakazi cha kuwezesha kutambulisha kutofuata mstari. 3. Uenezi wa nyuma: Toleo kutoka kwa safu ya mwisho ya mtandao wa neva hulinganishwa na matokeo yanayohitajika, na chaguo la kukokotoa la kupoteza hutumiwa kupima hitilafu. Hitilafu basi huenezwa nyuma kupitia mtandao wa neva, na uzani na upendeleo husasishwa katika mchakato unaojulikana kama mteremko wa gradient. Hii inahusisha kuchukua derivative ya sehemu ya utendaji wa hasara kwa heshima ya kila uzito na upendeleo, na kutumia taarifa hii kufanya marekebisho madogo kwa uzito na upendeleo katika mwelekeo ambao hupunguza hasara. 4. Marudio: Hatua za uenezi wa mbele na nyuma hurudiwa mara nyingi, huku uzani na upendeleo ukisasishwa kila mara. Kwa kila marudio, mtandao wa neva huboresha uwezo wake wa kufanya utabiri sahihi. Mtandao wa neva unaendelea kujifunza hadi kigezo cha kusimamisha kifikiwe, kama vile idadi ya juu zaidi ya marudio, au thamani ya chini kabisa ya hasara. Baada ya kupata mafunzo, mtandao wa neva unaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya. Kwa ujumla, mtandao wa neva hujifunza kwa kurekebisha mara kwa mara vigezo vyake vya ndani ili kupunguza utendaji wa upotevu, kupitia mchakato unaojulikana kama uenezaji wa nyuma na mteremko wa kushuka. 