This is performed in SCENT exactly

This is performed in SCENT exactly as in the other DNTNs as described in section 2.2.
We use a learning rate of 0.05. We have not found it necessary to vary this setting or
any details of the learning schedule in any of the experiments reported here. The input
vectors are presented to the tree in epochs, but the order of presentation within an epoch
is random and different for each epoch. In general the number of epochs needed for
convergence was found to be small (of the order 15-35 epochs).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี้จะมีดำเนินในกลิ่นเหมือนใน DNTNs อื่น ๆ ตามที่อธิบายไว้ในหัวข้อ 2.2เราใช้เรียนรู้อัตรา 0.05 เราไม่พบก็จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงการตั้งค่านี้ หรือรายละเอียดของการเรียนรู้กำหนดเวลาในการทดลองรายงานที่นี่ การป้อนข้อมูลเวกเตอร์จะแสดงแผนภูมิการ epochs แต่ลำดับของงานนำเสนอในยุคคือสุ่ม และแตกต่างกันในแต่ละยุค โดยทั่วไป จำนวน epochs จำเป็นสำหรับบรรจบกันพบมีขนาดเล็ก (ของสั่ง epochs 15-35)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซึ่งจะดำเนินการในกลิ่นตรงตามที่ใน DNTNs อื่น ๆ ตามที่อธิบายไว้ในส่วน 2.2.
เราใช้อัตราการเรียนรู้ 0.05 เรายังไม่ได้พบว่ามันจำเป็นที่จะต้องแตกต่างกันไปนี้การตั้งค่าหรือรายละเอียดใด ๆ ของตารางการเรียนรู้ในการทดลองที่มีการรายงานที่นี่
ใส่เวกเตอร์จะนำเสนอให้กับต้นไม้ในยุคสมัยแต่คำสั่งของการนำเสนอที่อยู่ในยุคที่เป็นแบบสุ่มและที่แตกต่างกันในแต่ละยุค โดยทั่วไปจำนวน epochs ที่จำเป็นสำหรับการบรรจบพบว่ามีขนาดเล็ก(ของการสั่งซื้อ 15-35 epochs)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้จะดำเนินการในกลิ่นเหมือนใน dntns อื่น ๆตามที่ระบุไว้ในมาตรา ๒ .
เราใช้อัตราการเรียนรู้การศึกษา เราไม่เจอมันต้องเปลี่ยนแปลงการตั้งค่านี้มีรายละเอียดของตารางหรือ
เรียนในใด ๆของการทดลองรายงานที่นี่ การป้อนข้อมูล
เวกเตอร์ปรากฏต้นไม้ในยุคสมัย แต่ลำดับการนำเสนอภายในยุค
เป็นแบบสุ่มและแตกต่างกันในแต่ละยุคสมัยโดยทั่วไปจำนวนของยุคสมัยที่จำเป็นสำหรับ
บรรจบพบว่ามีขนาดเล็ก ( คำสั่งของตะวันตก
ยุคสมัย )