The network learns from a training

The network learns from a training set T, which
is a collection of examples called instances. Each
instance i has an input vector yi, and an output class,
denoted as classi. During execution, the network
receives additional input vectors, denoted as x, and
outputs the class that x seems most likely to belong
to.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายการเรียนรู้จากชุดฝึกอบรมที ที่คอลเลกชันของตัวอย่างที่เรียกว่าอินสแตนซ์ได้ แต่ละอินสแตนซ์ที่มียีเป็นเวกเตอร์อินพุต และเรียนการแสดงผลสามารถบุเป็น classi ในระหว่างการดำเนินการ เครือข่ายได้รับเพิ่มเติมเวกเตอร์อินพุต ตาม x และแสดงผลการเรียน x ที่ดูเหมือนว่ามักเป็นถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายเรียนรู้จากการฝึกอบรมตั้ง T
ซึ่งเป็นชุดของตัวอย่างที่เรียกว่าอินสแตนซ์ แต่ละคนเช่นฉันมีการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ยี่และระดับการส่งออกที่แสดงเป็นจัดประเภท ในระหว่างการดำเนินการเครือข่ายที่ได้รับการป้อนข้อมูลเวกเตอร์เพิ่มเติมแสดงเป็น x และผลการเรียนที่x ดูเหมือนว่าส่วนใหญ่มีแนวโน้มจะเป็นไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายเรียนรู้จากชุดฝึก ซึ่ง
เป็นคอลเลกชันของตัวอย่าง เรียกว่า กรณี แต่ละตัวอย่างที่ผมได้ใส่
เวกเตอร์อี และส่งออกชั้น
กล่าวคือเป็น classi . ระหว่างปฏิบัติการเครือข่าย
ได้รับเวกเตอร์ใส่เพิ่มเติม กล่าวคือ เป็น x และ x
2 ห้องที่น่าจะเป็นมากที่สุดเป็นของ
.