There are four reasons to use an AN

There are four reasons to use an ANN as a classifier: (i) Weights representing the solution are found by iteratively training, (ii) ANN has a simple structure for physical implementation, (iii)
ANN can easily map complex class distributions, and (iv) generalization property of the ANN produces
appropriate results for the input vectors that are not present in the training set.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีสี่เหตุผลที่ใช้แอนที่เป็นลักษณนามที่: (i) น้ำหนักแทนการแก้ไขปัญหาพบ โดยฝึกซ้ำ ๆ แอน (ii) มีโครงสร้างอย่างง่ายสำหรับการใช้งานจริง, (iiiแอนได้ง่าย ๆ แผนการกระจายชั้นซับซ้อน และ (iv) ลักษณะคุณสมบัติของแอนสร้างผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับการป้อนข้อมูล vectors ที่ไม่มีอยู่ในชุดฝึกอบรมด้วย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีสี่เหตุผลที่จะใช้แอนจะเป็นตัวแบ่งเป็น: (i) น้ำหนักคิดเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่พบโดยซ้ำการฝึกอบรม (ii) ANN มีโครงสร้างง่ายสำหรับการดำเนินงานทางกายภาพ (iii)
ANN สามารถ map แจกแจงระดับที่ซับซ้อนและ ( IV) คุณสมบัติทั่วไปของแอนผลิต
ผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ที่ไม่ได้อยู่ในชุดฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มี 4 เหตุผลที่จะใช้ แอน เป็นลักษณนาม : ( ฉัน ) น้ำหนักของสารละลายที่พบโดยการฝึกซ้ำ ( 2 ) แอน มีโครงสร้างที่ง่ายสำหรับการดำเนินงานทางกายภาพ ( III )แอนสามารถแผนที่การกระจายระดับที่ซับซ้อน และ ( 4 ) การสร้างคุณสมบัติของแอนผลลัพธ์ที่เหมาะสมสำหรับการป้อนข้อมูลเวกเตอร์ที่ไม่มีอยู่ในการตั้งค่า