Adaptacja i uczenie się w sztucznych sieciach neuronowych W sztucznych sieciach neuronowych uczenie się jest modelowane matematycznie poprzez proces zwany backpropagation, czyli propagację wsteczną. Sieć neuronowa uczy się na podstawie danych treningowych, aktualizując wagi połączeń między neuronami w celu minimalizacji błędu między przewidywanym a rzeczywistym wynikiem. To pozwala sieci na adaptację i poprawę swojej wydajności w wykonywaniu określonych zadań.

Przykład: Rozpoznawanie obiektów i trenowanie Wyobraź sobie, że mamy sztuczną sieć neuronową, której zadaniem jest rozpoznawanie obiektów na zdjęciach, na przykład kotów i psów. Proces uczenia się tej sieci wygląda następująco:

1. Zbiór danych treningowych: Sieć jest trenowana na dużym zbiorze zdjęć, gdzie każde zdjęcie jest oznaczone jako przedstawiające kota lub psa.

2. Przepływ w przód (forward propagation): Zdjęcie jest wprowadzane do sieci neuronowej, która przetwarza je przez wiele warstw neuronów, identyfikując różne cechy, takie jak krawędzie, tekstury i kształty.