The initial values of weights for e

The initial values of weights for each input are transformed using the equation shown earlier to assign the values to the next input (i.e., row). The threshold values (0.5) sets the output Y to 1 in the next row if the weighted sum of inputs is greater than 0.5; otherwise, Y is set to 0. In the first step, two of the four outputs are incorrect (delta = 1), and a consistent set of weights has been found. In subsequent steps, the learning algorithm improves the results until if finally produces a set of weights that give the correct results (W1 = W2 = 0.7 in step 4 of Table 6.1). Once determined, a neuron with these weights can quickly perform the OR operation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ค่าเริ่มต้นของน้ำหนักสำหรับแต่ละอินพุตจะแปลงใช้สมการที่แสดงก่อนหน้านี้เพื่อกำหนดค่าให้ป้อนข้อมูลต่อไป (เช่น แถว) ค่าขีดจำกัด (0.5) กำหนดผลลัพธ์ Y 1 ในแถวถัดไปถ้าผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตมากกว่า 0.5 มิฉะนั้น Y ถูกตั้งค่าเป็น 0 ในขั้นตอนแรก สอง outputs สี่ไม่ถูกต้อง (เดลต้า = 1), และชุดสอดคล้องกันของน้ำหนักพบ ในขั้นตอนต่อไป อัลกอริทึมการเรียนรู้ปรับปรุงผลลัพธ์จนถ้าสุดท้าย สร้างชุดน้ำหนักที่ให้ผลลัพธ์ถูกต้อง (W1 = W2 = 0.7 ในขั้นตอนที่ 4 ของตาราง 6.1) เมื่อ เซลล์ประสาทกับน้ำหนักเหล่านี้สามารถทำได้อย่างรวดเร็วการ OR

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าเริ่มต้นของน้ำหนักสำหรับการป้อนข้อมูลแต่ละเปลี่ยนโดยใช้สมการแสดงก่อนหน้านี้ในการกำหนดค่าที่จะใส่ต่อไป (เช่นแถว) ค่าเกณฑ์ (0.5) การตั้งค่าเอาท์พุท Y เป็น 1 ในแถวถัดไปถ้าผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตที่มีค่ามากกว่า 0.5; มิฉะนั้น Y ถูกกำหนดเป็น 0 ในขั้นตอนแรกที่สองในสี่เอาท์พุทจะไม่ถูกต้อง (เดลต้า = 1) และชุดที่สอดคล้องกันของน้ำหนักที่มีการค้นพบ ในขั้นตอนต่อมาขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่ดีขึ้นผลจนในที่สุดถ้าผลิตชุดของน้ำหนักที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง (W1 W2 = = 0.7 ในขั้นตอนที่ 4 ของตารางที่ 6.1) เมื่อกำหนดเซลล์ประสาทที่มีน้ำหนักเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วสามารถดำเนินการหรือดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่าเริ่มต้นของน้ำหนักแต่ละอินพุตจะเปลี่ยนสมการที่แสดงก่อนหน้านี้กำหนดค่าการป้อนข้อมูลต่อไป ( เช่น แถว ) เกณฑ์ค่า ( 0.5 ) ชุดออก Y 1 ในแถวถัดไป ถ้าผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยมากกว่า 0.5 ; อย่างอื่น , Y ถูกตั้งค่าเป็น 0 ในขั้นตอนแรก 2 ใน 4 แสดงผลไม่ถูกต้อง ( delta = 1 )และการตั้งค่าที่สอดคล้องกันของน้ำหนักได้รับการพบ ในขั้นตอนต่อมา การเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการเพิ่มผลผลิต จนกระทั่งถ้าในที่สุดชุดของน้ำหนักที่ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ( W1 W2 = = 0.7 ในขั้นตอนที่ 4 ของตารางที่ 6.1 ) เมื่อกำหนดเป็นเซลล์ประสาทที่มีน้ำหนักเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วสามารถดำเนินการหรือปฏิบัติการ