The SCENT model contains many eleme

The SCENT model contains many elements of
stochasticity, such as: the random order of vector
presentation, the noisy process of growth, and the nondeterministic
pruning of unsuccessful growth. Whilst
this allows for exploration of the architectural and
classification spaces available to the model, it also
imples that each run produces a unique structure.
Stability and repeatability therefore become important
aspects of SCENT’s performance. In order to address
this issue, the two zoo data sets, with and without the
type label, together with the picture data were presented
for four separate runs. The structural features of the
resulting trees are presented in Table 3.
It is apparent, first of all, that the there is variation in
the overall structure of trees produced in different runs,
however this variance is not excessive.
Overall the trees produced for the picture data set were
larger than those produced for either of the zoo sets.
This is accounted for exclusively by these trees having a
greater branching factor; indeed the zoo data tended to
produce slightly deeper trees. In view of the model's
growth criterion for new clusters, downwards for dense
data points and sideways for spatially separated data,
this implies that the picture data has greater spatial
separation.
The two zoo data sets produced trees of slightly different
shape. The removal of the type label caused the trees to
be shallower but with more branches, which as before
shows the untyped data to be the more spatially
separated. The reason for this is that two similar
vectors with identical type fields are slightly less
similar when the type field is removed. The full
theoretical relationship between training data, in
general, and the resulting structures produced by
SCENT is an issue currently being investigated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบกลิ่นประกอบด้วยองค์ประกอบต่าง ๆ ของstochasticity เช่น: ลำดับของเวกเตอร์งานนำเสนอ ขั้นตอนการเจริญเติบโตคะ และจะถูกตัดสำเร็จเจริญเติบโต ในขณะที่นี้ช่วยให้การสำรวจของแบบสถาปัตยกรรม และช่องว่างการจัดประเภทพร้อมรูป มันยังimples ที่ทำงานแต่ละทำให้เกิดโครงสร้างเฉพาะความมั่นคงและทำซ้ำในจึงเป็นสิ่งสำคัญด้านประสิทธิภาพของกลิ่น ในการสั่งการที่อยู่ปัญหานี้ สวนสัตว์สองชุดข้อมูล มี และไม่มีการพิมพ์ป้าย พร้อมรูปภาพที่มีการนำเสนอข้อมูลสำหรับสี่แยกทำงาน ลักษณะโครงสร้างของการต้นไม้ผลจะแสดงในตาราง 3จะเห็นได้ชัด แรกของทั้งหมด มีการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างโดยรวมของผลิตในการทำงานแตกต่างกันอย่างไรก็ตาม นี้ต่างไม่ได้มากเกินไปโดยรวม ต้นสำหรับชุดข้อมูลของรูปภาพได้มีขนาดใหญ่กว่าสำหรับชุดสวนสัตว์อย่างใดอย่างหนึ่งนี้คือคิดเฉพาะ โดยต้นไม้เหล่านี้มีการปัจจัยที่มีการโยงหัวข้อมากกว่า แน่นอนข้อมูลสวนสัตว์มีแนวโน้มที่จะผลิตต้นไม้ลึกเล็กน้อย มุมมองของรุ่นเกณฑ์การเจริญเติบโตสำหรับคลัสเตอร์ใหม่ ลงสำหรับความหนาแน่นสูงจุดข้อมูล และด้านข้างสำหรับข้อมูลแยกกันหมายความว่า ข้อมูลรูปภาพมีมากกว่าพื้นที่แยกชุดข้อมูลสองสัตว์ผลิตต้นไม้ของแตกต่างกันเล็กน้อยรูปร่าง ต้องเกิดจากการเอาป้ายชื่อชนิดมีเด็กเล็ก ๆ สามารถมีหลายสาขา ที่เป็นมาก่อนแสดงข้อมูล untyped จะยิ่ง spatiallyแยกออก เหตุผลคือ สองที่คล้ายกันเวกเตอร์ มีเขตข้อมูลชนิดเดียวกันจะน้อยกว่าเล็กน้อยคล้ายกันเมื่อมีเอาฟิลด์ชนิด เต็มทฤษฎีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล การฝึกอบรมในทั่วไป และโครงสร้างผลผลิตโดยกลิ่นเป็นปัญหาอยู่ในขณะนี้การสอบสวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่นกลิ่นที่มีหลายองค์ประกอบของ
stochasticity
เช่นคำสั่งสุ่มของเวกเตอร์นำเสนอกระบวนการที่มีเสียงดังของการเจริญเติบโตและnondeterministic
การตัดแต่งกิ่งของการเจริญเติบโตไม่ประสบความสำเร็จ ขณะนี้ช่วยให้การตรวจสอบข้อเท็จจริงของสถาปัตยกรรมและพื้นที่การจัดหมวดหมู่ที่มีอยู่กับรูปแบบก็ยังimples ที่ทำงานในแต่ละผลิตโครงสร้างที่ไม่ซ้ำ. ความเสถียรและการทำซ้ำจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญในแง่มุมของการปฏิบัติงานของกลิ่น เพื่อแก้ไขปัญหานี้ให้ข้อมูลที่สวนสัตว์สองชุดที่มีและไม่มีป้ายพิมพ์ร่วมกับข้อมูลภาพที่ถูกนำเสนอสำหรับสี่วิ่งแยกต่างหาก คุณสมบัติโครงสร้างของต้นไม้ผลจะแสดงในตารางที่ 3 จะเห็นครั้งแรกของทั้งหมดที่มีการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างโดยรวมของต้นไม้ที่เกิดขึ้นในการทำงานที่แตกต่างกันแต่ความแตกต่างนี้ไม่ได้มากเกินไป. โดยรวมต้นไม้ที่ผลิตสำหรับ ข้อมูลภาพที่ตั้งอยู่มีขนาดใหญ่กว่าที่ผลิตทั้งชุดสวนสัตว์. นี้คิดเป็นโดยเฉพาะต้นไม้เหล่านี้มีปัจจัยที่แตกแขนงมากขึ้น; แน่นอนข้อมูลที่สวนสัตว์มีแนวโน้มที่จะผลิตต้นไม้เล็กน้อยลึก ในมุมมองของรูปแบบของเกณฑ์การเจริญเติบโตสำหรับกลุ่มใหม่ลงสำหรับหนาแน่นจุดข้อมูลและด้านข้างสำหรับข้อมูลเชิงพื้นที่แยกออกจากกัน, นี้หมายถึงว่าข้อมูลภาพเชิงพื้นที่มีมากขึ้นการแยก. ข้อมูลสองชุดสวนสัตว์ต้นไม้ในการผลิตที่แตกต่างกันเล็กน้อยรูปร่าง การกำจัดของฉลากประเภทที่เกิดจากต้นไม้เพื่อจะตื้นแต่ที่มีสาขามากขึ้นซึ่งเป็นก่อนจะแสดงข้อมูลuntyped ที่จะมากขึ้นสันนิฐานแยกออกจากกัน เหตุผลนี้เป็นที่สองที่คล้ายกันเวกเตอร์ที่มีเขตข้อมูลประเภทที่เหมือนกันอยู่เล็กน้อยน้อยที่คล้ายกันเมื่อสนามประเภทจะถูกลบออก เต็มรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลทฤษฎีการฝึกอบรมในการทั่วไปและโครงสร้างผลที่เกิดจากกลิ่นเป็นปัญหาในขณะนี้การตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลิ่นแบบประกอบด้วยหลายองค์ประกอบของ
ความไม่มีแบบแผน เช่น การสุ่มลำดับของการนำเสนอเวกเตอร์
, กระบวนการที่มีเสียงดังของการเจริญเติบโต และ nondeterministic
ตัดการเจริญเติบโตของไม่สำเร็จ ขณะที่
นี้ช่วยให้สำหรับการสำรวจและการจำแนกเป็นใช้ได้
สถาปัตยกรรมแบบมันยัง
imples แต่ละวิ่งสร้างโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์
มีความมั่นคงและเติบโตจึงได้กลายเป็นประเด็น
ประสิทธิภาพของกลิ่น . เพื่อที่อยู่ปัญหานี้สวนสัตว์
, สองชุดข้อมูลที่มีและไม่มี
พิมพ์ป้าย ร่วมกับข้อมูลภาพที่ถูกนำเสนอ
4 แยก วิ่ง ลักษณะโครงสร้างของ
เป็นผลต้นไม้แสดงในตารางที่ 3
มันโจ่งแจ้ง ครั้งแรกของทั้งหมด ว่ามีการเปลี่ยนแปลงใน
โครงสร้างโดยรวมของต้นไม้ที่วิ่งแตกต่างกัน
อย่างไรก็ตามความแปรปรวนนี้ไม่ได้เป็นมากเกินไป .
รวมต้นไม้ที่ภาพชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่าผู้ผลิตเหมือนกัน

ของสวนสัตว์ชุด นี้คิดเป็น โดยเฉพาะ ต้นไม้พวกนี้มี
มากขึ้นกิ่งปัจจัย แน่นอน ข้อมูล

สวนสัตว์มีแนวโน้ม ผลิตต้นไม้ค่อนข้างลึก ในมุมมองของการเป็นนางแบบ
การกำหนดกลุ่มใหม่ ลงจุด
ข้อมูลหนาแน่นและด้านข้างเพื่อแยกความแตกต่างของข้อมูล
แสดงว่าข้อมูลภาพมีพื้นที่มากขึ้น

สวนสัตว์แยก สองชุดข้อมูลผลิตต้นไม้รูปร่างแตกต่างกัน
เล็กน้อย เอาประเภทฉลาก ทำให้ต้นไม้

จะตื้นขึ้น แต่กับสาขามากขึ้น ซึ่งเป็นการแสดงผลข้อมูล untyped ก่อน

เปลี่ยนเป็นมากขึ้นแยกจากกัน เหตุผลนี้คือ ว่า สองเวกเตอร์ที่คล้ายกัน
กับเขตข้อมูลประเภทเหมือนกันเป็นเล็กน้อยน้อย
คล้ายกันเมื่อชนิดเขตข้อมูลจะถูกลบออก เต็ม
ทฤษฎีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมใน
ทั่วไปและเกิดโครงสร้างที่ผลิตโดย
กลิ่นเป็นประเด็นที่กำลังถูกสืบสวน .