neural-network - 神经网络如何“记住”它学到的东西？

Question

我试图集中精力理解神经网络，从我所看到的一切来看，我知道它们是由节点创建的层组成的。这些节点通过“加权”连接相互连接，通过输入层传递值，值通过节点传播，根据连接的“权重”改变它们的值（对吗？）。最终，它们以一个值到达输出层。我理解这个过程，但我不明白这如何导致网络被训练。网络是否记得加权连接之间的模式？它是如何记住这种模式的？

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Answer 1

每个节点上的每个权重和偏差就像一个存储变量。随着新数据导致其权重和偏差发生变化，这些变量也会发生变化。最终，经过训练的算法完成，权重和偏差不再需要改变。然后，您可以随心所欲地存储有关所有节点、权重、偏差和连接的信息。此信息是您的模型。所以“记忆”只是权重和偏差的值。