训练功能和学习功能有什么区别 人工神经网络 ？ 我找到了this，但无法理解。 有人请解释一下吗？
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训练函数是用于训练神经网络识别某个输入并将其映射到输出的整体算法。一个常见的例子是backpropagation及其许多变化和重量/偏见训练。学习功能处理个人权重和阈值，并决定如何操纵这些权重和阈值。这些通常（但并非总是）使用某种形式的gradient descent。示例包括simulated annealing，Silva and Almeida's algorithm，使用momentum和adaptive learning-rates，以及权重学习（示例包括Hebb，Kohonen等）算法