The training of the INeN is similar

The training of the INeN is similar to that of the ISOM (Kurnaz et al., 2001). In the training
of the ISOM, the weights of the nodes were not modified; they were formed by the components
of the input feature vectors without modifying. In the training process of the INeN, the weights
of the nodes are modified according to Eq. (3). In each step of the training process, node weights
are updated by the input feature vector. In this way, the weights of the nodes represent statistical
distribution of the input feature vectors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การฝึกอบรมของ INeN จะคล้ายกับของ ISOM (Kurnaz et al. 2001) ในการฝึกอบรมของ ISOM น้ำหนักของโหนไม่แก้ไข พวกเขาถูกสร้างขึ้น โดยคอมโพเนนต์ของเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูลโดยไม่มีการปรับเปลี่ยน ในกระบวนการฝึกอบรมของ INeN น้ำหนักของโหนดที่มีการเปลี่ยนแปลงตาม Eq. (3) ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการฝึกอบรม น้ำหนักโหนมีการปรับปรุง โดยเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูล ด้วยวิธีนี้ น้ำหนักของโหนดที่แสดงสถิติการกระจายของเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การฝึกอบรมของ Inen จะคล้ายกับที่ของ Isom (Kurnaz et al., 2001) ในการฝึกอบรม
ของ Isom น้ำหนักของโหนดที่ถูกไม่ได้แก้ไข; พวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยส่วนประกอบ
ของเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูลโดยไม่ต้องแก้ไข ในกระบวนการฝึกอบรมของ Inen ที่น้ำหนัก
ของโหนดที่มีการเปลี่ยนแปลงไปตามสมการ (3) ในขั้นตอนของกระบวนการการฝึกอบรมแต่ละโหนดน้ำหนัก
มีการปรับปรุงโดยเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูล ด้วยวิธีนี้น้ำหนักของโหนดแทนสถิติ
การกระจายตัวของเวกเตอร์คุณลักษณะการป้อนข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การฝึกอบรมของ inen จะคล้ายกับที่ของ isom ( ก้า เคอร์นาส et al . , 2001 ) ในการฝึกอบรมของ isom , น้ำหนักของโหนดที่ไม่ได้แก้ไข พวกเขาถูกสร้างขึ้นด้วยส่วนประกอบของข้อมูลได้โดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนคุณลักษณะเวกเตอร์ . ในกระบวนการฝึกอบรมของ inen , น้ำหนักของโหนดแก้ไขตามอีคิว ( 3 ) ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการฝึกอบรม โหนดยกน้ําหนักจะถูกปรับปรุงโดยใส่คุณสมบัติของเวกเตอร์ ในวิธีนี้ , น้ำหนักของโหนดแสดงสถิติการกระจายของข้อมูลคุณลักษณะเวกเตอร์