神经网络通过不断接收输入数据并与期望输出比较来学习。这个过程通常被称为训练。训练神经网络通常包括以下步骤：

1. 初始化：神经网络中的每个连接都有一个权重，表示连接的强度。这些权重一般是随机初始化的。

2. 前向传播：当输入数据被喂给神经网络时，它会进行一次前向传播，计算每个神经元的输出。这一过程就像数据在网络中流动一样，从输入层开始，逐层向前传播，直到输出层。

3. 计算损失：损失函数用来衡量神经网络的输出与期望输出之间的差距。常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。损失越小，说明神经网络的输出越接近期望输出。

4. 反向传播：损失函数的梯度可以用来计算每个连接权重的梯度。这一过程被称为反向传播，它从输出层开始，逐层向后计算每个连接权重的梯度。

5. 更新权重：根据计算出的梯度，可以更新每个连接的权重。一般采用梯度下降法，每次更新时，将权重沿着梯度的负方向移动一小步，使损失函数的值减小。

神经网络通过不断重复上述过程，不断调整连接权重，来学习数据的规律。学习过程中，损失函数的值会不断减小，神经网络的输出会越来越接近期望输出。最终，当损失函数的值达到一个
神经网络如何学习。