the former suggests a protocol conf

the former suggests a protocol configuration with no sequence control, no flow control, no checksum function andthe most lightweight acknowledgement scheme. The latter is operating in a noisy, highly lossy environment, and so suggests a more conservative configuration.
The SNNS allows a trained network to be exported as an independent C program. The
first noticeable feature of this code is its size in comparison to the raw set of training data.
For this problem about 3Mb is required to store the raw performance data as compared to
7Kb for a neural network trained on this data. The runtime performance of the network is
minimal due to the small number of nodes required. Averaged over a million iterations the
network takes circa 40 microseconds to execute. Not only is this time small, it also remains
constant.

Kết quả (Việt) 1:

trước đây cho thấy một cấu hình giao thức không kiểm soát trình tự, không kiểm soát dòng chảy, không có chức năng kiểm tra và các đề án thừa nhận đặt nhẹ. Sau đó là hoạt động trong một môi trường ồn ào, cao lossy, và do đó cho thấy một cấu hình bảo thủ hơn.SNNS cho phép một mạng lưới được đào tạo để được xuất chuyển như một chương trình C độc lập. Cáctính năng đáng chú ý đầu tiên của mã này là kích thước của nó so với các thiết lập nguyên của dữ liệu đào tạo.Đối với vấn đề này khoảng 3Mb là cần thiết để lưu trữ dữ liệu hiệu suất nguyên như so với7kb cho một mạng nơ-ron được đào tạo về dữ liệu này. Hiệu suất thời gian chạy của mạngtối thiểu do số lượng nhỏ các nút yêu cầu. Trung bình hơn một triệu lặp đi lặp lại cácmạng mất khoảng 40 miligiây để thực hiện. Không chỉ là thời gian này nhỏ, nó cũng vẫn cònhằng số.

Kết quả (Việt) 2:

trước đây cho thấy một cấu hình giao thức không có điều khiển trình tự, không kiểm soát dòng chảy, không có chức năng kiểm tra andthe chương trình thừa nhận trọng lượng nhẹ nhất. Công ty này đang hoạt động trong một ồn ào, môi trường cao lossy, và vì vậy cho thấy một cấu hình bảo thủ hơn.
Các SNNS cho phép một mạng lưới đào tạo để được xuất khẩu như là một chương trình C độc lập. Các
tính năng đáng chú ý đầu tiên của mã này là kích thước của nó so với các bộ nguyên liệu của dữ liệu huấn luyện.
Đối với vấn đề này về 3Mb là cần thiết để lưu trữ dữ liệu thực hiện nguyên so với
7Kb cho một mạng lưới thần kinh được đào tạo về dữ liệu này. Việc thực hiện thời gian chạy của mạng là
tối thiểu do số lượng nhỏ của các nút cần thiết. Trung bình trên một triệu lần lặp lại các
mạng mất khoảng 40 micro giây để thực thi. Không chỉ là thời gian này nhỏ, nó cũng vẫn
không đổi.