2.3 Data mining methodsWe will adop

2.3 Data mining methods
We will adopt the most common NN type, the multilayer perceptron, where neurons are grouped into layers and connected by feedforward links (Fig. 2). Supervised learning is achieved by an iterative adjustment of the network con- nection weights, called the training procedure, in order to minimize an error function. For regression tasks, this NN architecture is often based on one hidden layer of H hidden nodes with a logistic activation and one output node with a linear function

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3
ข้อมูลวิธีการทำเหมืองแร่ที่เราจะนำมาใช้เป็นชนิดที่พบมากที่สุดNN ที่หลาย Perceptron ที่เซลล์ประสาทถูกแบ่งออกเป็นชั้นและเชื่อมต่อกันด้วยการเชื่อมโยงคราท (รูปที่. 2) การเรียนรู้ภายใต้การควบคุมจะทำได้โดยการปรับซ้ำของน้ำหนักอย่างต่อเชื่อมเครือข่ายที่เรียกว่าขั้นตอนการฝึกอบรมเพื่อลดการทำงานข้อผิดพลาด สำหรับงานที่ถดถอยสถาปัตยกรรม NN นี้มักจะขึ้นอยู่กับชั้นหนึ่งที่ซ่อน H โหนดที่ซ่อนอยู่กับการเปิดใช้งานโลจิสติกและเอาท์พุทโหนดหนึ่งที่มีฟังก์ชั่นเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.3 การทำเหมืองข้อมูลวิธีการ
เราจะ adopt ชนิดที่พบมากที่สุด NN , เพอร์เซปตรอนหลายที่เซลล์ประสาทจะถูกจัดกลุ่มเป็นชั้น และเชื่อมต่อโดยการเชื่อมโยงไปข้างหน้า ( รูปที่ 2 ) เรียนนิเทศได้โดยการปรับตัวของคอน - เครือข่าย nection น้ำหนัก เรียกว่าขั้นตอนการฝึก เพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำงาน สำหรับการถดถอยนี้ NN สถาปัตยกรรมมักจะขึ้นอยู่กับหนึ่งชั้นซ่อน , ซ่อน H กับการโลจิสติกหนึ่งออกโหนดกับ
ฟังก์ชันเชิงเส้นและ