N1 X ~x~xRðxi Þ ¼kyð j Þ 2 yð j;i Þ

N1 X
~x~xRðxi Þ ¼kyð j Þ 2 yð j;i Þk2
N j¼1
ð1Þ
Rðxi Þ
N
~xyð j Þ
xji
~xyð ji Þ
relevance of component xi of input vector x;
number of patterns;
output vector of the neural network for each pattern
xi of input presented;
input vector xj ; where ith component was sub-
stituted for its average value based on all the input
vectors;
output of the network for the input xji :

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

N1 X ~ x ~ xRðxi Þ ¼kyð เจÞ 2 yð j; Þk2 N j¼1ð1ÞRðxi ÞN~ xyð เจÞ xji ~ xyð จิÞ เกี่ยวสิส่วนประกอบของเวกเตอร์อินพุต x จำนวนของรูปแบบเวกเตอร์ผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาทสำหรับแต่ละรูปแบบซีอานซีกวนของอินพุตแสดงเวกเตอร์อินพุต xj ซึ่งคอมโพเนนต์ระยะถูกย่อย- stituted สำหรับค่าเฉลี่ยตามการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ผลผลิตของเครือข่ายสำหรับ xji อินพุต:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

N1 X
~ ~ x xRðxiÞ¼kyðญÞ 2 หลา J ผม THK2
ไม่มีj¼1
ð1Þ
RðxiÞ
ไม่มี
~ xyd j ทั่ว
xji
~ xyd ji Þ
ความเกี่ยวข้องของ Xi ส่วนประกอบของการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ x;
จำนวนของรูปแบบ;
เวกเตอร์การส่งออกของโครงข่ายประสาทเทียม สำหรับแต่ละรูปแบบ
Xi ของท่านที่นำเสนอ;
อินพุตเวกเตอร์ XJ; องค์ประกอบที่บอดถูกย่อย
stituted สำหรับค่าเฉลี่ยของขึ้นอยู่กับทุกท่าน
เวกเตอร์;
การส่งออกของเครือข่ายสำหรับการป้อนข้อมูล xji:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

N1 x
~ x ~ 9000 ð Xi Þ¼ KY ð J Þ 2 Y ð J ; ฉันÞ K2
n J ¼ 1
ð 1 Þ
r ð Xi Þ
n
~ XY ð J Þ
xji
~ XY ðจีÞ
ความเกี่ยวข้องของส่วนประกอบซีใส่เวกเตอร์ x ;

ออกหมายเลขของรูปแบบ ; เวกเตอร์ของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับแต่ละรูปแบบ
Xi นำเข้าเสนอ ;
XJ อินพุตเวกเตอร์ ที่ ith องค์ประกอบย่อย -
stituted สำหรับค่าเฉลี่ยตามเวกเตอร์ทั้งหมดใส่
;
ผลผลิตของเครือข่ายสำหรับใส่ xji :