It is due to thecatastrophic forget

It is due to the
catastrophic forgetting problem that most ANN learning
algorithms are based on “concurrent” learning, i.e. the whole
population of interest is presented and trained as a single,
complete entity. Training is then “finished” and no further
information is learned by the network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จะครบกำหนดในลืมปัญหารุนแรงที่สุดแอนเรียนอัลกอริทึมจะยึด "พร้อม" การเรียนรู้ เช่นทั้งหมดประชากรที่น่าสนใจจะนำเสนอ และฝึกเป็น singleทำเอนทิตี การฝึกอบรมเป็น "เสร็จสิ้น" และไม่มีอีกแล้วข้อมูลเป็นการเรียนรู้ โดยเครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันเป็นเพราะปัญหาภัยพิบัติลืมว่าส่วนใหญ่ ANN การเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการจะขึ้นอยู่กับ"พร้อมกัน" การเรียนรู้คือทั้งประชากรที่สนใจจะนำเสนอและได้รับการฝึกฝนเป็นหนึ่งเดียวนิติบุคคลสมบูรณ์ การฝึกอบรมแล้ว "เสร็จ" และไม่เพิ่มเติมข้อมูลจะได้เรียนรู้โดยเครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันเป็นเนื่องจากการลืมปัญหาที่รุนแรงที่สุด แอน

ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้โดยการเรียนรู้ " พร้อมกัน " เช่นประชากรทั้งหมด
สนใจเสนอและการฝึกอบรมเป็นหนึ่งเดียว
กิจการเสร็จสมบูรณ์ ฝึกแล้ว " จบ " ไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม
เรียนรู้โดยเครือข่าย