6.3 Learning in Artificial Neural N

6.3 Learning in Artificial Neural Networks
Where alpha is a parameter that controls hoe fast the learning takes place. This is called a learning rate. The choice of the learning rate parameter can have an impact on how fast (and how correctly) a neural network learns. A high values for the learning rate can lead to too much correction in the weight values, which causes the algorithm to just go back and forth among possible weight values, never reaching the optimal values, which may lie somewhere in between the endpoints. Too low a learning rate may slow the learning process and may lead to sub-optimal weight values. In practice, a neural network analyst will try many different learning rate to achieve the optimal learning.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6.3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียมที่ alpha เป็นพารามิเตอร์ที่ควบคุม hoe อย่างรวดเร็วการเรียนรู้เกิดขึ้น นี้คืออัตราการเรียนรู้ เลือกอัตราการเรียนรู้ พารามิเตอร์สามารถมีผลกระทบเกี่ยวกับวิธี และรวดเร็ว (อย่างไร) รู้เครือข่ายประสาท ค่าสูงสำหรับอัตราการเรียนรู้สามารถนำไปสู่การแก้ไขมากเกินไปในค่าน้ำหนัก ซึ่งทำให้อัลกอริทึมการเพิ่งไปและกลับระหว่างค่าน้ำหนักได้ ไม่ถึงค่าสูงสุด ซึ่งอาจนอนอยู่ระหว่างปลายทาง อัตราการเรียนต่ำเกินไปอาจทำให้กระบวนการเรียนรู้ช้าลง และอาจทำให้ค่าน้ำหนักที่เหมาะสมย่อย ในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์โครงข่ายประสาทจะลองหลายอัตราเรียนแตกต่างกันเพื่อให้บรรลุการเรียนรู้ที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6.3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม
ที่อัลฟาเป็นพารามิเตอร์ที่ควบคุมจอบอย่างรวดเร็วการเรียนรู้ที่เกิดขึ้น นี้เรียกว่าอัตราการเรียนรู้ ทางเลือกของพารามิเตอร์อัตราการเรียนรู้สามารถมีผลกระทบต่อวิธีการที่รวดเร็ว (และวิธีการที่ถูกต้อง) เครือข่ายประสาทเรียนรู้ ค่าสูงสำหรับอัตราการเรียนรู้สามารถนำไปสู่การแก้ไขมากเกินไปในค่าน้ำหนักซึ่งเป็นสาเหตุของอัลกอริทึมที่จะเพียงแค่กลับไปมาในหมู่ค่าน้ำหนักเป็นไปได้ไม่ถึงค่าที่เหมาะสมซึ่งอาจอยู่ที่ไหนสักแห่งในระหว่างจุดปลาย ต่ำเกินไปอัตราการเรียนรู้อาจชะลอกระบวนการเรียนรู้และอาจนำไปสู่ค่าน้ำหนักย่อยที่ดีที่สุด ในทางปฏิบัตินักวิเคราะห์เครือข่ายประสาทจะพยายามหลายอัตราการเรียนรู้ที่แตกต่างกันเพื่อให้เกิดการเรียนรู้อย่างเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6.3 การเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม
ที่อัลฟาเป็นพารามิเตอร์ที่ควบคุมจอบอย่างรวดเร็วการเรียนรู้เกิดขึ้น นี้เรียกว่า อัตราการเรียนรู้ . ทางเลือกของการเรียนรู้ตัวแปรอัตราสามารถมีผลกระทบต่อวิธีที่รวดเร็ว ( และวิธีการอย่างถูกต้อง ) เครือข่ายประสาทเรียนรู้ คุณค่าสูง อัตราการเรียนรู้ จะนำไปสู่การแก้ไขมากเกินไปในน้ำหนักค่าซึ่งทำให้วิธีที่จะไปและกลับระหว่างค่าน้ำหนักได้ไม่เคยถึงค่านิยมที่เหมาะสมซึ่งอาจอยู่ที่ใดที่หนึ่งระหว่างฐาน ต่ำเกินไปอาจชะลออัตราการเรียนรู้ กระบวนการเรียนรู้ และอาจนำไปสู่ซับน้ำหนักที่เหมาะสมค่า ในทางปฏิบัติ , นักวิเคราะห์เครือข่ายประสาทจะลองหลายอัตราการเรียนรู้ เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ที่เหมาะสม .