The main difference between ELM and

The main difference between ELM and traditional learning approaches is that the hidden layer need not be tuned; it is a randomized layer. That is to say, the set of parameters of the hidden nodes

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความแตกต่างหลักระหว่างเอล์มและวิธีเรียนรู้แบบดั้งเดิมเป็นที่ชั้นซ่อนต้องไม่ปรับ ชั้นของการสุ่มได้ กล่าวคือ การตั้งค่าของพารามิเตอร์ของโหนดที่ซ่อนอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง ELM และวิธีการเรียนรู้แบบดั้งเดิมคือชั้นที่ซ่อนอยู่ไม่จำเป็นต้องปรับ; มันเป็นชั้นแบบสุ่ม กล่าวคือชุดของพารามิเตอร์ของโหนดที่ซ่อนอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความแตกต่างหลักระหว่าง Elm และแนวทางการเรียนรู้แบบดั้งเดิมคือว่าชั้นซ่อนไม่ต้องปรับ มันเป็นแบบชั้น คือชุดของพารามิเตอร์ของโหนดที่ซ่อนอยู่