3 Learning in Artificial Neural Net

3 Learning in Artificial Neural Networks
• The neuron must be trained to recognize the input patterns and classify them to give the corresponding output. The procedure is to present the sequence of the four input patterns to the neuron so that the weights are adjusted after each iteration (using feedback of the error found by comparing the estimate to the desired result). This step is repeated until the weights converge to a uniform set of values that allows the neuron to classify each of the four inputs correctly. The results shown in Table 6.1 were produced in Excel. In this simple, a threshold function is used to evaluate the summation of input and the desired values is used to update the weights, subsequently reinforcing the output and the desired values is used to update the weights, subsequently reinforcing the correct results. At any step in the process, for a neuron j we have:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรียนรู้ที่ 3 ในเครือข่ายประสาทเทียม•เซลล์ประสาทต้องได้รับการอบรมให้รู้จักรูปแบบการป้อนข้อมูล และจัดประเภทให้ผลสอดคล้องกัน ขั้นตอนคือการ นำเสนอลำดับรูปแบบอินพุต 4 การเซลล์ประสาทเพื่อให้มีการปรับปรุงน้ำหนักหลังจากเกิดซ้ำแต่ละ (ใช้ผลป้อนกลับของข้อผิดพลาดที่พบ โดยการเปรียบเทียบการประเมินผลลัพธ์ที่ระบุ) ขั้นตอนนี้ซ้ำจนกว่าน้ำหนักจึงทำให้ชุดเครื่องแบบของค่าที่ช่วยให้เซลล์ประสาทในการจัดประเภทของปัจจัยการผลิต 4 อย่างถูกต้อง ผลลัพธ์ที่แสดงในตาราง 6.1 ถูกผลิตใน Excel ในนี้ง่าย ฟังก์ชันจำกัดใช้ในการประเมินรวมค่านำเข้าค่าที่ต้องใช้การปรับปรุงน้ำหนัก เสริมออกมา และค่าที่ต้องใช้การปรับปรุงน้ำหนัก เสริมผลลัพธ์ถูกต้องในเวลาต่อมา ในทุกขั้นตอนในกระบวนการ เจเซลล์ประสาทเรามี:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3 การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียม
•เซลล์ประสาทจะต้องผ่านการฝึกอบรมในการรับรู้รูปแบบการป้อนข้อมูลและจัดให้เพื่อให้การส่งออกที่เกี่ยวข้อง ขั้นตอนที่จะนำเสนอเป็นลำดับของสี่รูปแบบการป้อนข้อมูลไปยังเซลล์ประสาทเพื่อให้น้ำหนักจะปรับหลังจากที่ซ้ำกัน (โดยใช้ความคิดเห็นของข้อผิดพลาดที่พบโดยการเปรียบเทียบการประเมินผลที่ต้องการ) ขั้นตอนนี้ซ้ำจนกว่าน้ำหนักบรรจบกับชุดเครื่องแบบของค่าที่ช่วยให้เซลล์ประสาทในการจำแนกแต่ละแห่งที่สี่ปัจจัยการผลิตได้อย่างถูกต้อง ผลการแสดงในตารางที่ 6.1 มีการผลิตใน Excel ในนี้ง่ายฟังก์ชั่นเกณฑ์ที่ใช้ในการประเมินผลรวมของการป้อนข้อมูลและค่านิยมที่ต้องการจะใช้ในการปรับปรุงน้ำหนักต่อมาเสริมการส่งออกและค่านิยมที่ต้องการจะใช้ในการปรับปรุงน้ำหนักต่อมาตอกย้ำผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ในขั้นตอนใด ๆ ในกระบวนการสำหรับ J เซลล์ประสาทเราได้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 การเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม
- ที่เซลล์ประสาทจะต้องฝึกให้รู้จักการป้อนข้อมูลรูปแบบและแยกประเภทของพวกเขาเพื่อให้การแสดงผลที่สอดคล้องกัน กระบวนการนำเสนอลำดับสี่ใส่ลวดลายให้เซลล์ประสาท ดังนั้นน้ำหนักปรับหลังจากแต่ละซ้ำ ( โดยใช้การป้อนกลับของข้อผิดพลาดที่พบโดยการเปรียบเทียบประมาณการผลที่ต้องการ )ขั้นตอนนี้ซ้ำจนกว่าน้ำหนักบรรจบกับชุดเครื่องแบบของค่าที่ช่วยให้เซลล์ประสาทจำแนกแต่ละสี่ปัจจัยการผลิตได้อย่างถูกต้อง ผลลัพธ์ที่แสดงในตารางที่ 6.1 ถูกผลิตใน Excel ในนี้ง่าย เกณฑ์ที่ใช้ในการประเมินการทำงาน คือ การเข้าและค่าที่ถูกใช้เพื่อปรับปรุงน้ำหนักต่อมาเสริมผลผลิต และค่าที่จะใช้ในการปรับปรุงน้ำหนัก และได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ทุกขั้นตอนในกระบวนการ สำหรับ J :
เรามีเซลล์ประสาท