The correlation coefficient values

The correlation coefficient values calculated in this article, while
combining with other results from more examples, can help
designers of other Expert Systems to enhance the structure of
their model (for instance, parameters in the Artificial Neural Networks,
such as number of layers, number of neurons in each layer,
the initial weights on each neuron, the learning algorithm, etc.).
Performing several complex and extended examples to formulate
effects of parameters changes on the schedule structure.
(e.g. impacts of 3D model complexity on the resulting schedules
and finding optimum number of genes, population size, and initial
duration)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คำนวณในบทความนี้ในขณะที่การรวมกับผลจากตัวอย่างเพิ่มเติมสามารถช่วยให้นักออกแบบของระบบผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ เพื่อเพิ่มโครงสร้างของรูปแบบของพวกเขา(เช่นพารามิเตอร์ในโครงข่ายประสาทเทียมเช่นจำนวนชั้นจำนวน ของเซลล์ประสาทในแต่ละชั้น, น้ำหนักเริ่มต้นในแต่ละเซลล์ประสาทขั้นตอนวิธีการเรียนรู้อื่น ๆ ). การแสดงตัวอย่างที่ซับซ้อนและขยายหลายที่จะกำหนดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์โครงสร้างตาราง. (เช่นผลกระทบของความซับซ้อนรูปแบบ 3 มิติเกี่ยวกับตารางที่เกิดขึ้นและการหาจำนวนที่เหมาะสมของยีนขนาดประชากรและเริ่มต้นระยะเวลา)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ในบทความนี้ในขณะที่
รวมกับผลจากตัวอย่างเพิ่มเติม สามารถช่วย
นักออกแบบของระบบอื่น ๆเพื่อเสริมสร้างโครงสร้างของ
นางแบบ ( ตัวอย่าง พารามิเตอร์ในแบบจำลองโครงข่ายประสาทประดิษฐ์
, เช่น จำนวนชั้น จำนวนเซลล์ประสาทในแต่ละชั้น
น้ำหนักเริ่มต้น ในแต่ละเซลล์ , อัลกอริทึมการเรียนรู้
, ฯลฯ )การแสดงหลายตัวอย่างที่ซับซ้อน และการกำหนดผลของการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างตาราง .
( เช่นผลกระทบของแบบจำลอง 3 มิติความซับซ้อนในผลและหาจำนวนที่เหมาะสมของตาราง
ยีนขนาดประชากรและเริ่มต้น

เวลา )