where n is the number of nodes in t

where n is the number of nodes in the input layer, l is the number of nodes in the output layer, ˛ is the constant, and1 < ˛ < 10. The number of neurons in the single hidden layer network is 3–15, and the curve of the mean squared error versus the number of neurons in the hidden layer is shown in Fig. 4. We can find that the minimum mean squared error for the neural network appears when m = 10, and thus the number of hidden layer node is set as 10.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่ง n คือ จำนวนโหนดในชั้นอินพุต l คือ จำนวนโหนดในชั้นผล ˛เป็น and1 คง < < ˛ 10 จำนวน neurons ในเครือข่ายซ่อนชั้นเดียวมี 3 – 15 และแสดงเส้นโค้งของข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยเทียบ neurons ในชั้นซ่อนอยู่ใน Fig. 4 เราสามารถหาค่าเฉลี่ยต่ำสุดที่ลอการิทึมข้อผิดพลาดสำหรับเครือข่ายประสาทปรากฏเมื่อ m = 10 และดังนั้น การตั้งค่าหมายเลขของโหนดชั้นซ่อน 10

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ n คือจำนวนโหนดในชั้นการป้อนข้อมูลที่ลิตรเป็นจำนวนโหนดในชั้นการส่งออกที่เป็น˛คง and1 <˛ <10 จำนวนของเซลล์ประสาทในเครือข่ายที่ซ่อนชั้นเดียวเป็น 3-15 และ เส้นโค้งของค่าเฉลี่ยกำลังสองข้อผิดพลาดเมื่อเทียบกับจำนวนของเซลล์ประสาทในชั้นที่ซ่อนอยู่จะแสดงในรูป 4. เราจะพบว่ามีค่าเฉลี่ยต่ำสุดยืดข้อผิดพลาดสำหรับเครือข่ายประสาทปรากฏขึ้นเมื่อ m = 10 และทำให้จำนวนโหนดชั้นซ่อนถูกตั้งค่าเป็น 10

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยที่ n คือจำนวนของจุดข้อมูลชั้น , ชั้นมีจำนวนโหนดในการแสดงผลชั้น ˛เป็นค่าคงที่ ˛ 1 < < 10 จำนวนเซลล์ประสาทในชั้นซ่อนเครือข่ายเดียว 3 15 –และเส้นโค้งของค่าเฉลี่ยยกกำลังสองข้อผิดพลาดเมื่อเทียบกับจำนวนเซลล์ประสาทในชั้นซ่อนเป็นแสดงในรูปที่ 4เราสามารถพบว่าค่าเฉลี่ยความผิดพลาดยกกำลังสองน้อยที่สุดโครงข่ายปรากฏเมื่อ m = 10 , และจำนวนชั้นซ่อนปม เป็น 10