Neural network training amounts to

Neural network training amounts to iteratively adapting the connection weights of a neural network, until the connection weights defines an input-output function that approximates the relationship between the input and output patterns of a given training data set. In this research the network weights were adapted using the back- propagation algorithm for all neural networks considered

Kết quả (Việt) 1:

Mạng nơ-ron đào tạo số tiền để lặp đi lặp lại điều chỉnh trọng lượng kết nối của mạng nơ-ron, cho đến khi trọng lượng kết nối xác định một chức năng đầu vào-đầu ra xấp xỉ mối quan hệ giữa các mô hình đầu vào và đầu ra của một tập hợp dữ liệu cho đào tạo. Trong nghiên cứu này mạng trọng đã thích nghi bằng cách sử dụng các thuật toán quay lại tuyên truyền cho tất cả các mạng thần kinh được coi là

Kết quả (Việt) 2:

lượng đào tạo về mạng nơron để lặp đi lặp lại thích ứng trọng lượng kết nối của một mạng lưới thần kinh, cho đến khi trọng lượng kết nối định nghĩa một chức năng đầu vào-đầu ra xấp xỉ với mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra mô hình của một tập dữ liệu huấn luyện nhất định. Trong nghiên cứu này các trọng mạng đã được thích nghi bằng cách sử dụng thuật toán lan truyền trũng cho tất cả các mạng thần kinh coi