This example is similar to Example

This example is similar to Example 1, but now neighborhood weight updating and radius reduction are involved. With the constants involved below, neighboring weights will update through 80% of the training iterations, then focus un updating only the winning weights to the end.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างนี้จะคล้ายกับตัวอย่าง 1 แต่ตอนนี้ เกี่ยวข้องใกล้เคียงน้ำหนักรัศมีและการปรับปรุงลด มีค่าคงที่ที่เกี่ยวข้องด้านล่าง ใกล้เคียงน้ำหนักจะปรับปรุงผ่าน 80% ของแผนการฝึกอบรม นั้นมุ่งเน้นการปรับปรุงเฉพาะน้ำหนักชนะตามสหประชาชาติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างนี้จะคล้ายกับตัวอย่างที่ 1 แต่ตอนนี้การปรับปรุงน้ำหนักและพื้นที่ใกล้เคียงลดรัศมีที่มีส่วนเกี่ยวข้อง ด้วยค่าคงที่ที่เกี่ยวข้องด้านล่างน้ำหนักใกล้เคียงจะอัปเดตผ่าน 80% ของการฝึกอบรมการทำซ้ำจากนั้นมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการยกเลิกเฉพาะน้ำหนักชนะไปที่สิ้นสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างนี้จะคล้ายกับตัวอย่าง 1 แต่ตอนนี้ละแวกน้ำหนักการปรับปรุงและลดรัศมีด้วย กับค่าคงที่ที่เกี่ยวข้องด้านล่าง น้ำหนักใกล้เคียงจะ update ผ่าน 80% ของการฝึกอบรมซ้ำ แล้วโฟกัสและการปรับปรุงเพียงชนะน้ำหนักที่จะจบ