Для обучения многослойной нейронной сети для решения определенной задачи требуется выполнить следующие шаги:

Подготовка данных: подготовьте набор данных, который будет использоваться для обучения нейронной сети. Разделите данные на обучающую и тестовую выборки.

Определение архитектуры сети: определите количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и другие параметры сети.

Инициализация весов: инициализируйте веса нейронной сети случайными значениями.

Прямое распространение: подайте входные данные на входной слой сети и передайте их через все слои сети с применением функций активации.

Вычисление ошибки: сравните полученные выходные значения с желаемыми значениями и вычислите ошибку с использованием выбранной функции потерь.

Обратное распространение: используйте метод обратного распространения ошибки для коррекции весов сети и минимизации ошибки.

Обновление весов: обновите веса сети с помощью метода градиентного спуска или других оптимизационных методов.

Повторение: повторяйте процесс обучения на нескольких эпохах, пока значение ошибки не станет приемлемым.

Чтобы найти пример с конкретными числами, рекомендуется использовать библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, и посмотреть примеры обучения нейронных сетей на различных наборах данных.