3. Obliczanie błędu: Sieć porównuje swoje przewidywane oznaczenie (kot lub pies) z rzeczywistym oznaczeniem zdjęcia, obliczając różnicę między nimi jako błąd.

4. Przepływ wsteczny (backpropagation): Błąd jest propagowany wstecznie przez sieć, aktualizując wagi połączeń między neuronami w taki sposób, aby zminimalizować błąd przy następnym przetwarzaniu podobnych zdjęć.

5. Powtarzanie procesu: Ten proces jest powtarzany wielokrotnie z różnymi zdjęciami, co pozwala sieci na uczenie się i poprawę w rozpoznawaniu kotów i psów.

W wyniku tego procesu sieć neuronowa staje się coraz bardziej precyzyjna w rozpoznawaniu obiektów, adaptując swoje połączenia na podstawie doświadczeń zdobytych podczas treningu.

3. Świadomość jako wynik działania sieci neuronalnych

Świadomość w kontekście neurobiologicznym W kontekście neurobiologicznym świadomość jest często postrzegana jako wynik skomplikowanej interakcji między różnymi obszarami mózgu, które komunikują się ze sobą poprzez sieci neuronalne. Jest to stan, w którym jednostka zdaje sobie sprawę z siebie i swojego otoczenia, zdolna do introspekcji, odczuwania emocji, myślenia i podejmowania decyzji.