Una rete neurale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che utilizza una raccolta di nodi connessi per approssimare funzioni in grado di mappare le variabili di input agli output. Per apprendere i parametri di una rete neurale, il computer deve regolare i pesi delle connessioni tra i nodi in modo che la rete produca l'output corretto per dati input. Questo processo di aggiustamento è chiamato apprendimento e viene eseguito confrontando l'output prodotto dalla rete con il risultato atteso e quindi utilizzando un algoritmo di ottimizzazione per modificare i pesi in modo che l'output della rete si avvicini al risultato atteso. Il processo viene ripetuto per più iterazioni con diversi input e output attesi. Alla fine, i pesi delle connessioni tra i nodi verranno regolati in modo tale che l'output della rete neurale corrisponda al risultato atteso e il processo di apprendimento sarà completo.
Spiega come apprende una rete neurale.