The backpropagation algorithm is de

The backpropagation algorithm is defined over a multilayer feed-forward neural network, or FFNN. A FFNN can be thought of in terms of neural activation and the strength of the connections between each pair of neurons. Because we are only concerned with feed forward networks, the pools of neurons are connected together in some directed, acyclic way so that the networks activation has a clear starting and stopping place (i.e. an input pool and an output pool). The pools in between these two extremes are known as hidden pools.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีกำหนดขั้นตอนวิธี backpropagation เครือข่ายประสาทอาหารไปหลายชั้น หรือ FFNN สามารถคิดของ FFNN เปิดใช้งานประสาทและความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างแต่ละคู่ของ neurons เนื่องจากเรามีเฉพาะเกี่ยวข้องกับเครือข่ายส่งต่อฟีด สระว่ายน้ำของ neurons เชื่อมต่อกันในบางวิธีโดยตรง acyclic เพื่อที่เปิดใช้งานเครือข่ายเริ่มต้นชัดเจนและหยุดทำ (เช่นสระว่ายน้ำป้อนเข้าและมีสระว่ายน้ำออก) สระว่ายน้ำระหว่างสองที่สุดเหล่านี้จะเรียกว่าซ่อนสระว่ายน้ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการแพร่กระจายย้อนกลับถูกกำหนดผ่านเครือข่ายประสาทฟีดไปข้างหน้าหลายหรือ FFNN FFNN อาจจะคิดว่าในแง่ของการกระตุ้นระบบประสาทและความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างคู่ของเซลล์ประสาทแต่ละ เพราะเรามีความกังวลเฉพาะกับเครือข่ายไปข้างหน้าอาหารสระว่ายน้ำของเซลล์ประสาทที่มีการเชื่อมต่อกันในบางกำกับวัฏจักรทางเพื่อให้ยืนยันการใช้งานเครือข่ายที่มีความชัดเจนและเริ่มต้นการหยุดสถานที่ (เช่นสระว่ายน้ำสระว่ายน้ำอินพุทและเอาท์พุท) สระว่ายน้ำที่อยู่ในระหว่างทั้งสองสุดขั้วที่รู้จักกันเป็นสระว่ายน้ำที่ซ่อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยขั้นตอนวิธีแบบกำหนดเหนือชั้น feed-forward เครือข่ายประสาท หรือ ffnn . เป็น ffnn สามารถคิดในแง่ของการกระตุ้นระบบประสาท และความแข็งแรงของการเชื่อมต่อระหว่างคู่ของแต่ละเซลล์ประสาท เพราะเราก็แค่กังวลกับอาหารข้างหน้า เครือข่าย , สระว่ายน้ำประสาทเชื่อมโยงกัน ในบางทิศทางความเฉื่อยทางเพื่อให้เครือข่ายเปิดใช้งานได้ชัดเจน การเริ่มต้นและการหยุดสถานที่ ( เช่น input output สระ และ สระ ) สระว่ายน้ําในระหว่าง extremes สองเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นสระว่ายน้ำที่ซ่อนอยู่