The simplest case of an ANN is the

The simplest case of an ANN is the perceptron model, illustrated in figure 2.5. If
we particularize the activation function ϕ to be the simple Threshold Function, the
output is obtained by summing up each of its input value according to the weights
of its links and comparing its output against some threshold θk. The output function
can be expressed using Eq. 2.7. The perceptron model is a linear classifier that has
a simple and efficient learning algorithm. But, besides the simple Threshold Function used in the Perceptron model, there are several other common choices for the
activation function such as sigmoid, tanh, or step functions.
The simplest case of an ANN is the perceptron model, illustrated in figure 2.5. If
we particularize the activation function ϕ to be the simple Threshold Function, the
output is obtained by summing up each of its input value according to the weights
of its links and comparing its output against some threshold θk. The output function
can be expressed using Eq. 2.7. The perceptron model is a linear classifier that has
a simple and efficient learning algorithm. But, besides the simple Threshold Function used in the Perceptron model, there are several other common choices for the
activation function such as sigmoid, tanh, or step functions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กรณีที่ง่ายที่สุดของแอนเป็นรุ่นเพอร์เซปตรอน ใข figure 2.5 ถ้าเรา particularize ϕฟังก์ชันเรียกใช้เป็น ขีดจำกัดฟังก์ชันอย่างง่าย การผลผลิตจะได้รับ โดยรวมค่าแต่ละค่าของนำเข้าตามน้ำหนักความเชื่อมโยงและเปรียบเทียบผลลัพธ์กับบาง θk จำกัด ฟังก์ชันออกสามารถถูกแสดงโดยใช้ Eq. 2.7 แบบเพอร์เซปตรอนจะ classifier เชิงเส้นที่มีเรียบง่ายและเรียนรู้ขั้นตอนวิธี efficient แต่ นอกจากฟังก์ชันจำกัดอย่างที่ใช้ในแบบเพอร์เซปตรอน มีหลายทั่วไปตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับการเปิดใช้งานฟังก์ชันเช่น tanh sigmoid หรือฟังก์ชันกรณีที่ง่ายที่สุดของแอนเป็นรุ่นเพอร์เซปตรอน ใข figure 2.5 ถ้าเรา particularize ϕฟังก์ชันเรียกใช้เป็น ขีดจำกัดฟังก์ชันอย่างง่าย การผลผลิตจะได้รับ โดยรวมค่าแต่ละค่าของนำเข้าตามน้ำหนักความเชื่อมโยงและเปรียบเทียบผลลัพธ์กับบาง θk จำกัด ฟังก์ชันออกสามารถถูกแสดงโดยใช้ Eq. 2.7 แบบเพอร์เซปตรอนจะ classifier เชิงเส้นที่มีเรียบง่ายและเรียนรู้ขั้นตอนวิธี efficient แต่ นอกจากฟังก์ชันจำกัดอย่างที่ใช้ในแบบเพอร์เซปตรอน มีหลายทั่วไปตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับการเปิดใช้งานฟังก์ชันเช่น tanh sigmoid หรือฟังก์ชัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กรณีที่ง่ายที่สุดของแอนเป็นรุ่นตรอน, แสดงในสายองค์ 2.5 ถ้า
เรายืนยันการใช้งานฟังก์ชั่นเจาะจงφจะเป็นฟังก์ชั่น Threshold ง่าย
การส่งออกจะได้รับจากข้อสรุปขึ้นมาในแต่ละของมูลค่าการป้อนข้อมูลตามน้ำหนัก
ของการเชื่อมโยงและการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับθkเกณฑ์บางอย่าง ฟังก์ชั่นการแสดงผล
สามารถแสดงได้โดยใช้สมการ 2.7 รูปแบบตรอนเป็นเอ้อจัดประเภทเชิงเส้นที่มี
ไฟที่ง่ายและขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ EF เพียงพอ แต่นอกเหนือจากฟังก์ชั่นที่ใช้เกณฑ์ง่ายในรูปแบบ Perceptron มีหลายทางเลือกอื่น ๆ ที่พบบ่อยสำหรับที่มี
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเช่น sigmoid, tanh หรือฟังก์ชั่นขั้นตอน.
กรณีที่ง่ายที่สุดของแอนเป็นรุ่นตรอน, แสดงในสายองค์ 2.5 ถ้า
เรายืนยันการใช้งานฟังก์ชั่นเจาะจงφจะเป็นฟังก์ชั่น Threshold ง่าย
การส่งออกจะได้รับจากข้อสรุปขึ้นมาในแต่ละของมูลค่าการป้อนข้อมูลตามน้ำหนัก
ของการเชื่อมโยงและการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับθkเกณฑ์บางอย่าง ฟังก์ชั่นการแสดงผล
สามารถแสดงได้โดยใช้สมการ 2.7 รูปแบบตรอนเป็นเอ้อจัดประเภทเชิงเส้นที่มี
ไฟที่ง่ายและขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ EF เพียงพอ แต่นอกเหนือจากฟังก์ชั่นที่ใช้เกณฑ์ง่ายในรูปแบบ Perceptron มีหลายทางเลือกอื่น ๆ ทั่วไปสำหรับ
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเช่น sigmoid, tanh หรือฟังก์ชั่นขั้นตอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรณี ที่ง่ายที่สุดของแอน คือ แบบธรรมดา , ภาพประกอบในจึง gure 2.5 ถ้าเราแยกรายละเอียดการϕ
ฟังก์ชันเป็นฟังก์ชันเกณฑ์ง่ายๆ
ผลผลิตได้สรุปแต่ละค่าของข้อมูลตามน้ำหนักของการเชื่อมโยงและผลผลิต
เปรียบเทียบกับบางเกณฑ์θ K . ฟังก์ชันเอาต์พุต
สามารถแสดงการใช้อีคิว 2.7 .ที่เป็นเชิงเส้นแบบธรรมดา classi จึงได้
เอ้อที่ง่ายและ EF จึง cient การเรียนรู้ขั้นตอนวิธี แต่นอกเหนือจากเกณฑ์ง่ายๆฟังก์ชันใช้ในแบบธรรมดา มีหลายตัวเลือกอื่น ๆ ทั่วไปสำหรับ
กระตุ้นการทำงาน เช่น แบบตัณหา หรือขั้นตอนการทำงาน , .
กรณีง่ายที่สุดของแอน คือ แบบธรรมดา , ภาพประกอบในจึง gure 2.5 ถ้า
เราแยกรายละเอียดการกระตุ้นการทำงานϕเป็นฟังก์ชันเกณฑ์ง่ายๆ
ผลผลิตได้สรุปแต่ละค่าของข้อมูลตามน้ำหนักของการเชื่อมโยงและผลผลิต
เปรียบเทียบกับบางเกณฑ์θ K . ฟังก์ชันเอาต์พุต
สามารถแสดงการใช้อีคิว 2.7 . ที่เป็นเชิงเส้นแบบธรรมดา classi จึงได้
เอ้อที่ง่ายและ EF จึง cient การเรียนรู้ขั้นตอนวิธี แต่นอกจากฟังก์ชั่นใช้ง่าย ( ในแบบธรรมดา มีหลายตัวเลือกอื่น ๆ ทั่วไปสำหรับ
กระตุ้นการทำงาน เช่น แบบตัณหา หรือขั้นตอนการทำงาน ,
.