We'll use the notation xx to denote

We'll use the notation xx to denote a training input. It'll be convenient to regard each training input xx as a 28×28=78428×28=784-dimensional vector. Each entry in the vector represents the grey value for a single pixel in the image. We'll denote the corresponding desired output by y=y(x)y=y(x), where yy is a 1010-dimensional vector. For example, if a particular training image, xx, depicts a 66, then y(x)=(0,0,0,0,0,0,1,0,0,0)Ty(x)=(0,0,0,0,0,0,1,0,0,0)T is the desired output from the network. Note that TT here is the transpose operation, turning a row vector into an ordinary (column) vector.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราจะใช้ xx สัญกรณ์เพื่อแสดงการป้อนข้อมูลการฝึกอบรม มันจะสะดวกในการพิจารณาแต่ละ xx เข้าฝึกอบรมเป็นเวกเตอร์มิติ 28 × 28 = 78428 × 28 = 784 แต่ละรายการในเวกเตอร์แทนค่าสีเทาสำหรับแต่ละพิกเซลในภาพ เราจะแสดงผลลัพธ์ที่ต้องการสอดคล้องกัน โดยที่ yy คือ เวกเตอร์มิติ 1010, y=y(x)y=y(x) ตัวอย่างเช่น หากรูปแบบการฝึกอบรมเฉพาะ xx มีภาพ 66 แล้ว y (x) = Ty (0,0,0,0,0,0,1,0,0,0) (x) = (0,0,0,0,0,0,1,0,0,0) T เป็นผลลัพธ์ที่ต้องการจากเครือข่าย หมายเหตุว่า TT นี่คือ การ transpose เปลี่ยนเวกเตอร์แถวเป็นเวกเตอร์การสามัญ (คอลัมน์)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราจะใช้ xx สัญกรณ์เพื่อแสดงถึงการป้อนข้อมูลการฝึกอบรม มันจะสะดวกในการพิจารณาแต่ละ xx การป้อนข้อมูลการฝึกอบรมเป็น 28 × 28 = 78,428 เวกเตอร์× 28 = 784 มิติ รายการในเวกเตอร์แต่ละค่าสีเทา pixel เดียวในภาพ เราจะแสดงให้เห็นถึงการส่งออกที่สอดคล้องกันที่ต้องการโดยการ y = Y (x) y = Y (x) ที่ yy เป็นเวกเตอร์ 1010 มิติ ตัวอย่างเช่นถ้าภาพการฝึกอบรมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง xx, แสดงให้เห็นว่า 66 แล้ว Y (x) = (0,0,0,0,0,0,1,0,0,0) ไท (x) = (0, 0,0,0,0,0,1,0,0,0) T คือต้องการออกจากเครือข่าย โปรดทราบว่า TT นี่คือการดำเนินการ transpose หันเวกเตอร์แถวเป็นสามัญ (คอลัมน์) เวกเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราจะใช้สัญกรณ์ xx ไปจนถึงการฝึกใส่ มันก็จะสะดวกในเรื่องการฝึกอบรมแต่ละอินพุต xx เป็น 28 28 28 = = 78428 ×× 4 เวกเตอร์มิติ แต่ละรายการในเวกเตอร์หมายถึงค่าสีเทาพิกเซลเดียวในรูป เราจะแสดงที่สอดคล้องกันของผลลัพธ์ที่ต้องการโดย y = y ( x ) y = y ( x ) ซึ่ง YY คือ 1010 เวกเตอร์มิติ ตัวอย่างเช่น ถ้าการฝึกอบรมโดยเฉพาะ ภาพ xx , ภาพ 66 แล้ว Y ( x ) = ( 0,0,0,0,0,0,1,0,0,0 ) Q ( x ) = ( 0,0,0,0,0,0,1,0,0,0 ) t คือผลลัพธ์ที่ต้องการจากเครือข่าย ทราบว่า TT นี่เปลี่ยนงาน เปลี่ยนแถวเป็นคอลัมน์ธรรมดาเวกเตอร์เวกเตอร์