.3 Learning in Artificial Neural Ne

.3 Learning in Artificial Neural Networks
• As shown in Table 6.1, each calculation uses one of the X1 and X2 pairs and the corresponding value for OR operation, along with the initial values, W1 and W2 , of the neuron’s weights. Initially, the weights are assigned random values, and the learning rate, alpha, is set low. Delta is used to derive the final weights, which then become the initial weights in the next iteration (i.e., row).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม.3•ดังแสดงในตาราง 6.1 คำนวณแต่ละใช้หนึ่งคู่ X 1 และ X 2 และค่าตรงกันสำหรับการดำเนินการ OR กับค่าเริ่มต้น W1 และ W2 น้ำหนักของเซลล์ประสาท เริ่มแรก น้ำหนักกำหนดให้สุ่มค่า และอัตราการเรียนรู้ อัลฟา ตั้งค่าต่ำสุด ใช้เดลต้าสามารถรับน้ำหนักสุดท้าย ซึ่งเป็นน้ำหนักเริ่มต้นในการเกิดซ้ำถัดไป (เช่น แถว) แล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

0.3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม
•ดังแสดงในตารางที่ 6.1 การคำนวณแต่ละใช้หนึ่งใน X1 และ X2 คู่และมูลค่าสำหรับการดำเนินงานที่สอดคล้องหรือพร้อมกับค่าเริ่มต้น, W1 และ W2, น้ำหนักของเซลล์ประสาท ในขั้นต้นน้ำหนักที่ได้รับมอบหมายค่าสุ่มและอัตราการเรียนรู้, อัลฟามีการตั้งค่าต่ำ เดลต้าถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้น้ำหนักสุดท้ายซึ่งจะกลายเป็นน้ำหนักเริ่มต้นในการย้ำต่อไป (เช่นแถว)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 . การเรียนรู้ในเครือข่ายนิวรอลเทียม
- ดังแสดงในตารางที่ 6.1 , แต่ละการใช้อย่างใดอย่างหนึ่งของ X1 และ X2 และคุณค่าที่สอดคล้องกันสำหรับคู่หรือผ่าตัด ตามค่าเริ่มต้น และ W1 W2 ของประสาทหนัก ตอนแรกน้ำหนักจะได้รับค่าแบบสุ่มและอัตราการเรียนรู้ , อัลฟา , มีการตั้งค่าต่ำ เดลต้าใช้รับน้ำหนักขั้นสุดท้ายซึ่งกลายเป็นน้ำหนักเริ่มต้นในการถัดไป ( I ,

แถว )