при обучении нейросети меняются... а) веса связи б) количество нейронов в) количество слоёв и структура сети г) функции нейронов.

При обучении нейронной сети могут изменяться все указанные параметры:

а) Веса связей: При обучении нейронной сети значения весов связей между нейронами обновляются на основе минимизации ошибки предсказания модели.

б) Количество нейронов: Некоторые алгоритмы обучения нейронных сетей могут изменять количество нейронов в слоях для улучшения процесса обучения и качества предсказания.

в) Количество слоев и структура сети: В процессе обучения нейронные сети могут изменять свою структуру, например, добавлять новые слои или изменять порядок слоев, чтобы улучшить обобщающую способность модели.

г) Функции нейронов: В зависимости от архитектуры нейронной сети и задачи обучения, могут применяться различные функции активации нейронов, которые также могут быть изменены в процессе обучения для улучшения результатов модели.

Таким образом, обучение нейронной сети - это процесс, в ходе которого изменяются различные параметры модели для достижения лучшей производительности и точности предсказаний.