際指標進行比較來發現的

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這兩種方法之間的區別在於，對於某些 課程 需要老師，而對於其他 課程 ，您自己學習材料就足夠了。 跟老師學習的過程 通過這個過程，神經網絡提供了一系列訓練示例。數據被送入網絡的 輸入 ，期望得到正確的 輸出 ，即 神經網絡在其結構內處理後給出的答案。將結果與參考值進行比較，即 正確答案。

如果神經網絡給出了錯誤的決策，那麼就需要修正連接的權重係數並重新開始該過程，從而實現錯誤答案百分比的降低。 訓練樣本按一定順序進入神經網絡。對於每個答案，活动电话号码数据库列表 都會計算誤差並調整權重。所有這一切都會發生，直到整捲培訓材料中的錯誤答案達到可接受的指標值為止。 這類培訓有一個顯著的特點 錯誤答案的程度，是通過將計劃指標與實。



通過重複該過程，可以揭示成本函數，即 預期結果與當前結果之間的差異。 監督學習適合解決已知期望結果的問題。例如，用於圖像分類、聲音或語音識別、預測、近似函數。 沒有老師的學習過程 它假設僅存在輸入數據。神經網絡的無監督學習算法調整權重，使得神經網絡可以從 輸入 處某些原理相似的數據中產生結果，從而揭示這些數據之間的其他關係和模式。