<prompt> Mtandao wa neva unafunzwaje?  <response>: Mtandao wa neva kwa kawaida hufunzwa kwa kutumia mchakato unaoitwa backpropagation. Mchakato wa mafunzo unahusisha hatua kadhaa: 1. Maandalizi ya data: Ili kufunza mtandao wa neva, seti kubwa ya data kwa kawaida inahitajika. Seti hii ya data imegawanywa katika seti za mafunzo, uthibitishaji na majaribio. Data pia imechakatwa mapema, ambayo inaweza kujumuisha hatua kama vile kuhalalisha, kuunda upya, na uchimbaji wa vipengele. 2. Uanzishaji: Kabla ya mafunzo kuanza, uzani na upendeleo wa mtandao huanzishwa, kwa kawaida na maadili madogo ya nasibu. Hii inafanywa ili kuvunja ulinganifu na kuhakikisha kuwa mtandao utajifunza kitu kutoka kwa data. 3. Pata mbele: Wakati wa kupita mbele, data ya pembejeo hupitishwa kupitia mtandao, safu kwa safu, hadi kufikia safu ya pato. Matokeo ya mtandao basi hulinganishwa na pato linalohitajika ukweli wa msingi kwa kutumia kipengele cha kukokotoa, ambacho hupima jinsi utabiri ulivyo mbali. 4. Pasi ya nyuma: Pasi ya nyuma, au uenezaji wa nyuma, ndipo mafunzo ya kweli hutokea. Kiwango cha kitendakazi cha upotevu kuhusiana na uzani na upendeleo wa mtandao hukokotwa, na maelezo haya hutumika kusasisha uzani na upendeleo kwa kutumia kanuni ya uboreshaji, kama vile Kushuka kwa Gradient ya Stochastic. 5. Marudio: Pasi za mbele na za nyuma hurudiwa kwa kila kundi la data katika seti ya mafunzo hadi utendakazi wa mtandao kwenye seti ya uthibitishaji utakapokoma kuboreka, ikionyesha kwamba mtandao umejifunza mengi uwezavyo kutoka kwa data. 6. Tathmini: Mara baada ya mafunzo kukamilika, utendaji wa mtandao unatathminiwa kwenye seti ya majaribio. Hii inatoa makadirio ya jinsi mtandao utafanya vyema kwenye data mpya, isiyoonekana. Lengo la kufundisha mtandao wa neva ni kutafuta seti ya uzani na upendeleo ambao hupunguza utendaji wa upotezaji, kuruhusu mtandao kufanya utabiri sahihi kwenye data mpya. 