(Sharma et al., 2007).Artificial ne

(Sharma et al., 2007).
Artificial neural networks are based on the neural structure of the human brain, which processes information by means of interaction among many neurons. In the past few years there has been a constantincrease in interest in neural network modelling in various fields of material science (Taskin et al., 2008). These networks consist of many simple units working in parallel with no central control, and learning takes place by modifying the weights between connections. The basic components of an ANN are neurons, weights and learning rules (Stich et al., 2000).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(Sharma และ al. 2007)เครือข่ายประสาทเทียมเป็นไปตามโครงสร้างระบบประสาทของสมองมนุษย์ ซึ่งประมวลผลข้อมูลโดยใช้วิธีการปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาทมากมาย ในปีผ่านมา ที่มีการ constantincrease ความสนใจในการสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทในด้านต่าง ๆ ของวัสดุศาสตร์ (Taskin et al. 2008) เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยหลายหน่วยง่ายขนานกับศูนย์กลางควบคุมการทำงาน และการเรียนรู้เกิดขึ้น โดยการปรับเปลี่ยนน้ำหนักระหว่างการเชื่อมต่อ องค์ประกอบพื้นฐานของแอนมีเซลล์ประสาท น้ำหนัก และกฎการเรียนรู้ (Stich et al. 2000)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(Sharma et al., 2007).
โครงข่ายประสาทเทียมจะขึ้นอยู่กับโครงสร้างของระบบประสาทของสมองมนุษย์ซึ่งประมวลผลข้อมูลโดยใช้วิธีการปฏิสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาทจำนวนมาก ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้มีการ constantincrease อยู่ในความสนใจในการสร้างแบบจำลองเครือข่ายประสาทในด้านต่างๆของวัสดุศาสตร์ (Taskin et al., 2008) เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยหน่วยง่ายจำนวนมากที่ทำงานควบคู่ไปกับการควบคุมกลางและการเรียนรู้จะเกิดขึ้นโดยการปรับเปลี่ยนน้ำหนักระหว่างการเชื่อมต่อ องค์ประกอบพื้นฐานของ ANN เป็นเซลล์ประสาทน้ำหนักและกฎการเรียนรู้ (Stich et al., 2000)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( Sharma et al . , 2007 )โครงข่ายประสาทเทียมจะขึ้นอยู่กับโครงสร้างประสาทของสมองมนุษย์ ซึ่งประมวลผลข้อมูลโดยวิธีการปฏิสัมพันธ์ระหว่างหลายเซลล์ประสาท ในไม่กี่ปีที่ผ่านมามี constantincrease ในความสนใจในแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมในสาขาต่างๆของวิทยาศาสตร์วัสดุ ( taskin et al . , 2008 ) เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยหน่วยง่ายหลายทำงานในขนานกับศูนย์กลางการควบคุมและการเรียนรู้เกิดขึ้นโดยการปรับเปลี่ยนน้ำหนักระหว่างการเชื่อมต่อ ส่วนประกอบพื้นฐานของแอนเป็นประสาท , กฎน้ำหนักและการเรียนรู้ ( stich et al . , 2000 )