6.3 Learning in Artificial Neural N

6.3 Learning in Artificial Neural Networks
• Most implementations of the learning process also include a counterbalancing parameter called momentum to balance the learning rate. Essentially, whereas the purpose of the learning rate is to correct for the error, momentum is aimed at slowing the learning process. Many of the software programs available for neural networks can automatically select these parameters for the user or let the user experiment with many different combinations of such parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม•ปฏิบัติการส่วนใหญ่ของการเรียนรู้กระบวนการยังรวมพารามิเตอร์ counterbalancing เรียกว่าโมเมนตัมสมดุลอัตราการเรียนรู้ หลัก ในขณะที่วัตถุประสงค์ของการเรียนรู้เป็นการ แก้ไขข้อผิดพลาด โมเมนตัมจะมุ่งที่กระบวนการเรียนรู้ช้า โปรแกรมสำหรับเครือข่ายประสาทมากมายสามารถเลือกพารามิเตอร์เหล่านี้สำหรับผู้ใช้โดยอัตโนมัติ หรือให้ผู้ใช้ทดลองใช้หลายชุดของพารามิเตอร์ดังกล่าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม
•การใช้งานส่วนใหญ่ของกระบวนการเรียนรู้ ได้แก่ พารามิเตอร์ถ่วงดุลที่เรียกว่าแรงผลักดันเพื่อความสมดุลของอัตราการเรียนรู้ เป็นหลักในขณะที่วัตถุประสงค์ของอัตราการเรียนรู้คือการแก้ไขข้อผิดพลาดโมเมนตัมมีวัตถุประสงค์ที่จะชะลอกระบวนการเรียนรู้ หลายโปรแกรมซอฟแวร์ที่มีอยู่สำหรับเครือข่ายประสาทอัตโนมัติสามารถเลือกพารามิเตอร์เหล่านี้สำหรับผู้ใช้หรือให้ทดลองใช้กับชุดที่แตกต่างกันของตัวแปรดังกล่าว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6.3 การเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม
- ส่วนใหญ่ใช้กระบวนการการเรียนรู้ รวมถึงพารามิเตอร์ที่เรียกว่าโมเมนตัม counterbalancing สมดุลอัตราการเรียนรู้ เป็นหลัก ในขณะที่มีอัตราการเรียนรู้เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด โมเมนตัมมีวัตถุประสงค์เพื่อชะลอกระบวนการการเรียนรู้หลายของโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้ได้สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมโดยอัตโนมัติสามารถเลือกพารามิเตอร์เหล่านี้สำหรับผู้ใช้หรือให้ผู้ใช้ทดลองแตกต่างกันหลายพารามิเตอร์เช่น .