The connections between neurons are

The connections between neurons are known as ‘weights’. The objective of developing a neural network is to assign suitable numerical values to these weights. This is done through the training process where the network is fed a set of input and output data. The network learns through these input-output combinations adjust the weights accordingly. The ANNs can learn from historical pattern during the training process. In this study, a typical feedforward neural network is used. A feedforward network is the one in which the information moves in only one direction, forward, from the input neurons, through the hidden neurons (if any) and to the output neurons.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทที่เรียกว่า 'น้ำหนัก' วัตถุประสงค์ของการพัฒนาเครือข่ายระบบประสาทคือการ กำหนดค่าตัวเลขที่เหมาะสมเหล่านี้ นี้จะกระทำผ่านการฝึกอบรมที่เครือข่ายจะถูกป้อนชุดข้อมูลอินพุท และเอาท์พุท เครือข่ายการเรียนรู้ผ่านเหล่านี้อินพุตเอาท์พุตชุดปรับน้ำหนักตาม ANNs สามารถเรียนรู้จากรูปแบบประวัติศาสตร์ระหว่างการฝึกอบรม ในการศึกษานี้ เครือข่ายระบบประสาทเสียงทั่วไปจะใช้ เครือข่ายเสียงหนึ่งซึ่งข้อมูลที่เคลื่อนไหวในแบบทิศทางเดียว ข้างหน้า จากเซลล์ประสาทที่อินพุต ผ่านเซลล์ประสาทซ่อนอยู่ (ถ้ามี) และเซลล์ประสาทออกได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทจะถูกเรียกว่า 'น้ำหนัก' วัตถุประสงค์ของการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมคือการกำหนดค่าตัวเลขที่เหมาะสมกับน้ำหนักเหล่านี้ นี้จะกระทำผ่านกระบวนการฝึกอบรมเครือข่ายที่จะถูกป้อนชุดของอินพุตและเอาต์พุตข้อมูล เครือข่ายเรียนรู้ผ่านเหล่านี้รวมกันนำเข้าส่งออกปรับน้ำหนักตาม ANNs สามารถเรียนรู้จากประวัติศาสตร์รูปแบบในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม ในการศึกษานี้เป็นปกติเครือข่ายประสาท feedforward ถูกนำมาใช้ เครือข่ายคราทเป็นหนึ่งในการที่ข้อมูลที่เคลื่อนไหวในทิศทางเดียวไปข้างหน้าจากเซลล์ประสาทการป้อนข้อมูลผ่านเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ (ถ้ามี) และเซลล์ประสาทที่ส่งออก