The most prominent advantages of us

The most prominent advantages of using an ANN as a classifier are: (i) Weights representing the solution are found by iteratively training, (ii) ANN has a simple structure for physical implementation, (iii) ANN can easily map complex class distributions, and (iv) generalization property of the ANN produces appropriate results for the input vectors that are not present in the training set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีประโยชน์โดดเด่นที่สุดของการใช้แอนเป็นการ classifier: (i) แสดงถึงการแก้ปัญหาน้ำหนักพบ โดยฝึกซ้ำ ๆ แอน (ii) มีโครงสร้างอย่างง่ายสำหรับใช้งานจริง, (iii) แอนน์สามารถได้แผนที่การกระจายระดับซับซ้อน และ (iv) generalization คุณสมบัติของแอนให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับเวกเตอร์อินพุตที่ไม่อยู่ในชุดฝึกอบรมด้วย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อดีที่โดดเด่นที่สุดของการใช้แอนเป็นลักษณนามคือ: (i) น้ำหนักที่เป็นตัวแทนของการแก้ปัญหาที่พบโดยการฝึกอบรมซ้ำ (ii) ANN มีโครงสร้างที่เรียบง่ายสำหรับการดำเนินงานทางกายภาพ (iii) ANN สามารถแผนที่การกระจายระดับที่ซับซ้อนและ (iv) สถานที่ให้บริการทั่วไปของแอนก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ที่ไม่ได้อยู่ในชุดการฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดของการใช้ แอน เป็นลักษณนาม : ( ฉัน ) น้ำหนักของสารละลายที่พบโดยการฝึกซ้ำ ( 2 ) แอน มีโครงสร้างที่ง่ายสำหรับการดำเนินงานทางกายภาพ ( III ) แอนสามารถแผนที่การกระจายระดับที่ซับซ้อน และ ( 4 ) การศึกษาคุณสมบัติของแอน ก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับใส่ เวกเตอร์ที่ไม่มีอยู่ในการตั้งค่า