instruction: Milyen két módszerrel lehet egy neurális hálózatot betanítani?
output: A neurális hálózatok képzésének két gyakori módszere a backpropagation és a gradiens süllyedés.
  
  1. Visszaterjedés: A backpropagation egy felügyelt tanulási algoritmus, ahol a neurális hálózat előre jelzett értékei és tényleges kimenete közötti hibákat vagy veszteséget visszafelé terjed a hálózaton keresztül, hogy a hiba minimalizálása érdekében beállítsa a súlyokat. Ezt úgy érjük el, hogy kiszámítjuk a hibának a súlyokhoz viszonyított deriváltját vagy a hiba gradiensét, és a súlyokat a gradienssel ellentétes irányban állítjuk be.
  
  2. Gradiens süllyedés: A gradiens ereszkedés egy optimalizációs algoritmus a célfüggvény minimalizálására, amely a neurális hálózatok esetében a költségfüggvény, amely a megjósolt érték és a tényleges kimenet közötti különbséget méri. Az algoritmus iteratív módon állítja be a hálózat súlyait a költségfüggvény minimalizálása érdekében. A frissítés irányát a költségfüggvény negatív gradiensének megfelelően határozza meg.