In the learning process, the networ

In the learning process, the network is presented with a pair of patterns, an input pattern and a corresponding desired output pattern. The network computes its own output pattern using its (mostly incorrect) weights and thresholds. Now, the actual output is compared with the desired output. Hence, the error at any output in layer k is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระบวนการเรียนรู้ เครือข่ายนำเสนอ ด้วยรูปแบบ รูปแบบการป้อนข้อมูล และรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการสอดคล้องกัน เครือข่ายการคำนวณรูปแบบผลลัพธ์ของตัวเองโดยใช้น้ำหนัก (ส่วนใหญ่ไม่ถูกต้อง) และขีดจำกัดของ ตอนนี้ ผลผลิตเกิดขึ้นจริงเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ ดังนั้น ข้อผิดพลาดที่แสดงผลใด ๆ ในชั้น k คือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกระบวนการเรียนรู้ของเครือข่ายจะนำเสนอกับคู่ของรูปแบบรูปแบบการป้อนข้อมูลและสอดคล้องกับรูปแบบที่ต้องการออก เครือข่ายรูปแบบการคำนวณผลผลิตของตนเองโดยใช้มัน (ที่ไม่ถูกต้องส่วนใหญ่) น้ำหนักและเกณฑ์ ตอนนี้การส่งออกที่เกิดขึ้นจริงเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ ดังนั้นข้อผิดพลาดใด ๆ ที่การส่งออกในชั้น K คือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระบวนการการเรียนรู้ เครือข่ายจะนำเสนอกับคู่ของรูปแบบการป้อนข้อมูลและรูปแบบที่ต้องการออกแบบ เครือข่ายรูปแบบคำนวณผลผลิตของตัวเองใช้ ( ส่วนใหญ่ผิด ) น้ำหนักและธรณีประตู ตอนนี้ ผลผลิตที่เกิดขึ้นจริงเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ . ดังนั้นข้อผิดพลาดที่ออกในชั้น K คือ