feature vectors of a kind of key po

feature vectors of a kind of key pose with same mark. And then, we note the
two nearest objects in retrieval instance as 1 X and 2 X respectively. Finally,
we apply the construction algorithm of hyper sausage neuron with the
parameters X , 1 X , 2 X and a threshold r by Eq4.1-4.3. If the sign of
calculating result ( ) HSN f X is plus, the feature vector X can be considered
as a similar object to the kind of key pose, and be remarked by same mark of
the key pose.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เวกเตอร์คุณลักษณะของชนิดของคีย์ก่อให้เกิดมีเครื่องหมายเดียวกัน แล้วเราทราบ
สองวัตถุที่อยู่ใกล้ที่สุดในกรณีดึงเป็น 1 x และ x 2 ตามลำดับ ในที่สุด
เราใช้อัลกอริทึมการก่อสร้างไฮเปอร์ไส้กรอกเซลล์ประสาทด้วย
พารามิเตอร์ x, x 1, x 2 r และเกณฑ์ตาม eq4.1-4.3 ถ้าสัญญาณของผลการคำนวณ
() HSN FX เป็นบวก x เวกเตอร์คุณลักษณะสามารถพิจารณา
เป็นวัตถุที่คล้ายกันกับชนิดของคีย์ก่อให้เกิดและได้รับการตั้งข้อสังเกตโดยเครื่องหมายเดียวกันของ
ที่สำคัญก่อให้เกิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เวกเตอร์คุณลักษณะประเภทของคีย์ก่อให้เกิด มีเครื่องเดียว แล้ว เราสังเกต
วัตถุสองที่ใกล้ที่สุดที่เรียกอินสแตนซ์เป็น 1 X 2 X ตามลำดับ สุดท้าย,
เราใช้ก่อสร้างอัลกอริทึมของเซลล์ประสาทไส้กรอกไฮเปอร์ด้วย
พารามิเตอร์ X, 1 X, 2 X และ r จำกัด โดย Eq4.1 4.3 ถ้าเครื่องหมายของ
คำนวณผลลัพธ์() HSN f X เป็น บวก สามารถพิจารณาเวกเตอร์คุณลักษณะ X
เป็นวัตถุคล้ายกันกับชนิดของคีย์เข้า และสามารถกล่าว โดยเครื่องเดียวของ
ก่อให้เกิดหลักการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดดเด่นไปด้วยปัจจัยสำหรับความสะดวกใน ประเภท หนึ่งของท่านั่งย่อเข่าเหยียดแขน;ท่าปุ่มพร้อมด้วยเครื่องหมายเดียวกัน และแล้วเราหมายเหตุ:
สองวัตถุที่อยู่ใกล้ที่สุดที่อยู่ในตัวอย่างเช่นการกู้คืนเป็น 1 X และ 2 x ตามลำดับ สุดท้าย
เราใช้อัลกอริธึมการก่อสร้าง neuron ไส้กรอก Hyper ด้วย
พารามิเตอร์ x 1 x 2 และ X ค่าขีดจำกัด R โดย EQ 4.1 ? -4.3 ได้ หากสัญลักษณ์ของ
x () hsn F การคำนวณผลเป็นบวก x เวกเตอร์โดดเด่นไปด้วยที่สามารถได้รับการพิจารณาให้
เป็นวัตถุคล้ายคลึงกับชนิดของท่านั่งย่อเข่าเหยียดแขน;ท่าและได้ตั้งข้อสังเกตโดยทำเครื่องหมายเดียวกันของท่านั่งย่อเข่าเหยียดแขน;ท่าปุ่ม
ซึ่งจะช่วยได้