Feed forward neural networks with a

Feed forward neural networks with activation function. This type of networks is represented as by one layer, as by multi layer networks, which don't have recurrent connections - information flaws in these networks from inputs to outputs passing all layers of neural network only one time without doing loops. Neurons of such networks calculate their output by calculating weighted sum of their inputs and passing it to activation function, which value becomes an output of neuron. With the ability to set activation function to use in neural network and configure it size, it is possible to creates different type of networks for different tasks starting from simple perceptron (neuron with threshold activation function), which does classification of linearly separable data into two classes, and ending with complex multi layer networks, which are aimed for recognition, prediction, et

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อาหารเครือข่ายประสาทไปข้างหน้า ด้วยการเปิดใช้งานฟังก์ชัน เครือข่ายชนิดนี้จะถูกแสดงเป็น โดยชั้นที่หนึ่ง เป็น โดยหลายชั้นเครือข่าย ซึ่งไม่มีการเชื่อมต่อเกิดซ้ำ - ข้อบกพร่องข้อมูลในเครือข่ายเหล่านี้จากอินพุตกับเอาท์พุตผ่านทุกชั้นของประสาทเครือข่ายเดียวเวลาไม่ทำลูป Neurons ของเครือข่ายเช่นคำนวณผลลัพธ์ของพวกเขา โดยการคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตของพวกเขาและช่วยให้การเรียกใช้ฟังก์ชัน ค่าที่เป็น output ของเซลล์ประสาท สามารถตั้งค่าเรียกใช้ฟังก์ชันเพื่อใช้โครงข่ายประสาท และกำหนดค่าของขนาด จำเป็นต้องสร้างเครือข่ายในงานต่าง ๆ เริ่มจากง่าย ๆ เพอร์เซปตรอน (เซลล์ประสาท ด้วยขีดจำกัดการเปิดใช้งานฟังก์ชัน), ซึ่งจัดประเภทของข้อมูลเชิงเส้น separable ออกเป็น 2 ประเภท และสิ้นสุดที่ซับซ้อนหลายชั้นเครือข่าย ซึ่งมุ่งเน้นการรับรู้ คาดเดา et ชนิดอื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ฟีดไปข้างหน้าเครือข่ายประสาทที่มีฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน ประเภทของเครือข่ายนี้จะแสดงเป็นหนึ่งชั้นโดยเครือข่ายหลายชั้นซึ่งไม่ได้มีการเชื่อมต่อเกิดขึ้นอีก - ข้อบกพร่องในระบบเครือข่ายข้อมูลเหล่านี้จากปัจจัยการผลิตที่จะแสดงผลผ่านทุกชั้นของเครือข่ายประสาทเพียงครั้งเดียวโดยไม่ต้องทำลูป เซลล์ประสาทของเครือข่ายดังกล่าวคำนวณผลผลิตของพวกเขาโดยการคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตและการส่งผ่านไปยังฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานซึ่งจะกลายเป็นมูลค่าการส่งออกของเซลล์ประสาท ด้วยความสามารถในการตั้งค่าฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเพื่อใช้ในเครือข่ายประสาทและกำหนดค่าขนาดนี้มันเป็นไปได้ที่จะสร้างชนิดที่แตกต่างกันของเครือข่ายสำหรับงานที่แตกต่างกันเริ่มต้นจากตรอนง่าย (เซลล์ประสาทที่มีฟังก์ชั่นการเปิดใช้เก​​ณฑ์) ซึ่งจะจัดหมวดหมู่ของข้อมูลที่แยกออกเป็นสองเส้นตรง ชั้นเรียนและลงท้ายด้วยเครือข่ายที่ซับซ้อนหลายชั้นซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อการรับรู้, การทำนาย, และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดึงไปข้างหน้าโครงข่ายประสาทเทียมกับกระตุ้นการทำงาน . ของเครือข่ายชนิดนี้จะแสดงเป็นหนึ่งชั้น เป็นเครือข่ายมัลติเลเยอร์ ซึ่งไม่ได้มีการเชื่อมต่อ - ซ้ำข้อมูลข้อบกพร่องในเครือข่ายเหล่านี้จากปัจจัยการผลิตกับผลผลิตผ่านทุกชั้นของเครือข่ายประสาทเพียงครั้งเดียวโดยไม่ต้องทำลูปเซลล์ประสาทของเครือข่ายดังกล่าวคำนวณผลผลิตโดยคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยการผลิตของพวกเขาและผ่านมันเพื่อกระตุ้นการทำงาน ซึ่งกลายเป็นค่า output ของเซลล์ประสาท . กับความสามารถในการตั้งค่าฟังก์ชั่นการใช้โครงข่ายประสาทเทียมและปรับแต่งมันขนาดมันเป็นไปได้ในการสร้างชนิดที่แตกต่างกันของเครือข่ายสำหรับงานที่แตกต่างกัน เริ่มจากเพอร์เซปตรอนอย่างง่าย ( เซลล์ประสาทกับธรณีประตูกระตุ้นการทำงาน ) ซึ่งมีการจำแนกข้อมูลแบ่งแยกเชิงเส้นเป็น 2 ชั้น และจบด้วยซับซ้อนหลายชั้นเครือข่าย ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อการยอมรับในการทำนายและ