Я новичок в этой области, поэтому вопрос может показаться странным. Однако, прежде чем спросить, я прочитал кучу вводных статей о том, каковы ключевые моменты машинного обучения и каковы действующие части нейронных сетей. В том числе очень полезныйЧто такое машинное обучение, В основном, как я понял - образованный NN (поправьте меня, если он ошибается):

набор связей между нейронами (может быть самоподключен, может иметь ворота и т. д.)сформированные вероятности активации на каждом соединении.

Обе вещи корректируются во время обучения, чтобы максимально приблизить ожидаемый результат. Затем, что мы делаем с образованным NN - мы загружаем тестовое подмножество данных в него и проверяем, насколько хорошо оно работает. Но что произойдет, если мы довольны результатами теста и хотим сохранитьрезультаты обучения и не начинать обучение позже, когда набор данных получит новые значения.

Итак, мой вопрос - это образовательные знания хранятся где-то, кроме оперативной памяти? может быть сброшен (подумайте о сериализации объекта в некотором роде), так что вам не нужно обучать свой NN данными, которые вы получите завтра или позже.

Сейчас я пытаюсь сделать простую демонстрацию с моим набором данных, используяsynaptic.js но я не мог найти такую ​​концепцию сохранения образования в вики проекта. Эта библиотека - просто пример, если вы ссылаетесь на какую-то библиотеку Python, было бы хорошо!