The network topology used in this w

The network topology used in this work was an Elman
network, which are multi-layer back-propagation
networks with a feedback connection from the output of
the hidden layer to its input. This feedback path allows
Elman networks to learn to recognize and generate temporal
patterns, as well as spatial patterns[7]. The Figure
2 shows a diagram of the Elman networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โทโพโลยีของเครือข่ายที่ใช้ในการทำงานนี้ถูก Elman เป็นเครือข่าย ซึ่งมีหลายชั้นกลับมาเผยแพร่เครือข่ายที่ มีการเชื่อมต่อผลป้อนกลับจากเอาท์พุทของชั้นซ่อนการป้อนข้อมูลของ ทำให้เส้นทางความคิดเห็นนี้Elman เครือข่ายการเรียนรู้เพื่อรู้จัก และสร้างชั่วคราวรูปแบบ ตลอดจนรูปแบบพื้นที่ [7] ตัวเลขที่ 2 แสดงไดอะแกรมของ Elman เครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงสร้างเครือข่ายที่ใช้ในงานนี้เป็น Elman
เครือข่ายที่มีหลายชั้นกลับมาขยายพันธุ์
เครือข่ายที่มีการเชื่อมต่อการตอบรับจากการส่งออกของ
ที่ซ่อนอยู่ในชั้นของการป้อนข้อมูล เส้นทางนี้จะช่วยให้ข้อเสนอแนะ
เครือข่ายเอลแมนที่จะเรียนรู้ที่จะยอมรับและสร้างชั่วคราว
รูปแบบเช่นเดียวกับรูปแบบการกระจาย [7] รูปที่
2 แสดงแผนภาพของเครือข่ายเอลแมน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายแบบที่ใช้ในงานวิจัยนี้คือเครือข่าย เ แมน back-propagation
-
ซึ่งเป็นเครือข่ายที่มีการเชื่อมต่อข้อมูลจากผลผลิตของ
ชั้นซ่อนเพื่อใส่ของ ความคิดเห็นที่เส้นทางนี้ช่วยให้เครือข่ายเรียนรู้ที่จะรู้จัก เ แมน

และสร้างรูปแบบชั่วคราว รวมทั้งรูปแบบเชิงพื้นที่ [ 7 ] รูป
2 แสดงแผนภาพของ เ แมน )