This was achieved by a ‘rolling inp

This was achieved by a ‘rolling input subset’ approach which involved
training the data containing inputs across a 3 kDa mass range, and then shifting
this along 1 kDa at a time, in order to create a new data block. For
example, the first block contained data within the 3–6 kDa mass range, the
next block ranged from 4 to 7 kDa, the next from 5 to 8 kDa and so on up to
30 kDa. Each model was then trained over 50 random training/test/validation
sub-models and relative importance values for each individual input were
recorded so that they could be ranked according to their influence upon correct
sample assignment. Relative importance values were calculated for each
input by:
(i) Multiplying the absolute weight values of the network from the input
node to the first hidden node with the absolute weight values of the
network between

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี้สำเร็จ โดยใช้วิธี 'กลิ้งป้อนข้อมูลย่อย' ที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมข้อมูลที่ประกอบด้วยอินพุตในช่วงมวล 3 kDa และขยับแล้วนี้ตาม kDa 1 ครั้ง เพื่อที่จะสร้างบล็อกข้อมูลใหม่ สำหรับตัวอย่าง ข้อมูลบล็อกอยู่แรกภายใน 3 – 6 kDa มวลช่วง การบล็อกถัดไปจนถึง 4 กับ 7 kDa ถัดจาก 5 8 kDa และถึง30 kDa แต่ละรุ่นได้รับการฝึกอบรมแล้วกว่า 50 สุ่มฝึก/ทดสอบ/ตรวจสอบรุ่นย่อยและค่าความสำคัญสำหรับการป้อนแต่ละบุคคลบันทึกเพื่อให้พวกเขาสามารถติดอันดับตามอิทธิพลเมื่อถูกต้องตัวอย่างการกำหนด มีคำนวณค่าความสำคัญสำหรับแต่ละป้อนข้อมูลโดย:(i) คูณค่าน้ำหนักที่แน่นอนของเครือข่ายจากการป้อนข้อมูลโหนไปโหนซ่อนแรกกับค่าน้ำหนักที่แน่นอนของการเครือข่ายระหว่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี่คือความสำเร็จโดย 'กลิ้งป้อนข้อมูลกลุ่มย่อย' วิธีการที่เกี่ยวข้องกับการ
ฝึกอบรมข้อมูลที่มีปัจจัยการผลิตทั่ว 3 ช่วงมวลกิโลดาลตันและจากนั้นขยับ
นี้พร้อม 1 กิโลดาลตันในเวลาเพื่อที่จะสร้างบล็อกข้อมูลใหม่ สำหรับ
ตัวอย่างเช่นบล็อกแรกที่มีข้อมูลอยู่ในช่วงมวล 3-6 กิโลดาลตันที่
บล็อกถัดไปในช่วง 4-7 กิโลดาลตันต่อไป 5-8 กิโลดาลตันและอื่น ๆ ได้ถึง
30 กิโลดาลตัน แต่ละรุ่นได้รับการฝึกฝนแล้วกว่า 50 สุ่มฝึกอบรม / ทดสอบ / ตรวจสอบ
รุ่นย่อยและคุณค่าความสำคัญสำหรับการป้อนข้อมูลแต่ละบุคคลได้รับการ
บันทึกไว้เพื่อที่พวกเขาจะได้รับการจัดอันดับตามอิทธิพลของพวกเขาที่ถูกต้องเมื่อ
ได้รับมอบหมายตัวอย่าง ค่าความสำคัญถูกคำนวณสำหรับแต่ละ
การป้อนข้อมูลโดย:
(i) การคูณค่าน้ำหนักที่แน่นอนของเครือข่ายจากการป้อนข้อมูล
โหนดไปยังโหนดซ่อนแรกที่มีค่าน้ำหนักที่แน่นอนของ
เครือข่ายระหว่าง