这一过程通过反向传播算法及优化算法（如梯度下降法）实现
具体来说，神经网络通过计算损失函数对权重的导数（即梯度），来指导权重的调整方向
目的是使损失函数最小化，从而提高模型在训练数据上的表现，进而提升在未知数据上的预测能力
权重更新的核心在于梯度下降法及其变体，如随机梯度下降和小批量梯度下降
梯度下降法通过计算整个训练集的平均梯度来更新权重，而随机梯度下降则每次仅使用一个样本来更新权重，以提高效率
小批量梯度下降则是两者的折中，使用一小部分样本来计算梯度，既保证了效率又相对稳定
通过这些方法，神经网络能够逐步调整其内部权重，以更好地拟合训练数据，从而实现对复杂问题的准确预测
这一过程不仅体现了神经网络的学习能力，也展示了其在处理复杂数据模式方面的巨大潜力
