ニューラルネットワークをトレーニングするために、以前に概説した友人のアナロジーを使用して、ネットワーク内の最初の友人に興味深いが未知のオブジェクトまたはデータを与え、次の友人にこのオブジェクトについて重要なことを伝えるように頼みます。オブジェクトが最後の友人に到達したら、彼は前の友人から受け継がれたすべての情報を使用して、このオブジェクトが実際に何であるかを推測する必要があります！この推測が正しければ、この友人グループの全員が目標を達成しましたが、彼が間違っている場合、推測者は友人のチェーンに訂正メッセージを返して、彼らが自分の説明について間違っている場所を伝える必要があります。ニューラルネットを訓練するには、通常、そのような未知のオブジェクトを何百万も入力する必要があります。
To train a neural network, using the friend analogy previously outlined, you would give the first friend in the network an interesting but unknown object or piece of data and ask them to tell the next friend something important about this object. Once the object has made it to the last friend he must use all the bits of information passed down from previous friends to make a guess as to what this object really is! If this guess is correct then everyone in this group of friends accomplished their goal but if he is incorrect then the guesser has to return a correction message down the chain of friends to tell them where they were incorrect about their descriptions. To train a neural net it is usually required to input millions of such unknown objects.