Le reti neurali apprendono regolando pesi e distorsioni delle connessioni tra i suoi neuroni. Questo aggiustamento si basa su un confronto tra l'output previsto (basato sui dati di addestramento) e l'output effettivo per un dato input. I pesi e le distorsioni vengono regolati in base a questo confronto e il processo complessivo viene definito formazione. Durante l'addestramento, la rete neurale è esposta a vari input e ai loro output noti. Ogni volta che la rete neurale riceve un input, modifica i suoi pesi e valori di bias per cercare di avvicinarsi il più possibile all'output previsto. I pesi e i valori di bias vengono aggiornati dopo ogni iterazione del processo di addestramento fino a quando la rete non è in grado di prevedere con precisione i risultati per gli input che non ha mai visto prima.
Spiega come apprendono le reti neurali.