1.3.3 Structure of the ThesisIn cha

1.3.3 Structure of the Thesis
In chapter 2, we formalise the challenge of building learning systems as the Supervised
Learning Problem, and introduce one class of learning system, neural networks. In sec-tion 2.2 we review current techniques for combining the outputs of a set of predictors. In
section 2.3 we review the most commonly used architectures for learning the predictors that
are to be combined. This chapter identifies the wider body of literature to which this thesis
contributes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.3.3 การโครงสร้างของวิทยานิพนธ์ในบทที่ 2 เรา formalise ความท้าทายในการสร้างระบบการเรียนรู้เป็นแบบ Supervisedเรียนรู้ปัญหา และแนะนำชั้นเรียนระบบ เครือข่ายประสาท ในวินาทีสเตรชัน 2.2 เราทบทวนเทคนิคปัจจุบันสำหรับการแสดงผลของชุด predictors รวม ในส่วน 2.3 ทบทวนบ่อยที่สุดใช้สถาปัตยกรรม predictors การเรียนรู้ที่จะรวม บทนี้ระบุเนื้อความกว้างของวรรณคดีที่วิทยานิพนธ์จัดสรร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.3.3
โครงสร้างของวิทยานิพนธ์ในบทที่2
เราเป็นระเบียบแบบแผนท้าทายของการสร้างระบบการเรียนในฐานะดูแลการเรียนรู้ปัญหาและแนะนำระดับหนึ่งในระบบการเรียนรู้เครือข่ายประสาท ในวินาที 2.2 การทบทวนเทคนิคที่เราปัจจุบันรวมผลของชุดของการพยากรณ์ที่ ในส่วนที่เราตรวจสอบ 2.3 สถาปัตยกรรมที่นิยมใช้มากที่สุดสำหรับการเรียนรู้การพยากรณ์ที่จะนำมารวมกัน บทนี้จะระบุร่างกายที่กว้างขึ้นของวรรณกรรมที่วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ก่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

> โครงสร้างของวิทยานิพนธ์
ในบทที่ 2 เรา formalise ความท้าทายของระบบการสร้างการเรียนรู้เป็นแบบ
การเรียนรู้ปัญหา และแนะนำการเรียนในระบบ การเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียม ในวินาที , 2.2 เราทบทวนเทคนิคปัจจุบันการรวมผลของการตั้งค่าของพยากรณ์ ในส่วน 2.3
เราตรวจทานส่วนใหญ่นิยมใช้สถาปัตยกรรมแบบพยากรณ์ที่
จะถูกรวม บทนี้ระบุกว้าง ร่างของวรรณกรรม ซึ่งวิทยานิพนธ์ฉบับนี้
เสนอ