Figure 1.5 displays three additiona

Figure 1.5 displays three additional transfer functions commonly employed in neural networks to generate output. The linear transfer function, illustrated in Figure 1.5a, has an output that is equal to its input [a = purelin (n)]. Neural networks similar to perceptrons, but with linear transfer functions, are termed linear filters. This function computes a neuron’s output by merely returning the value passed directly to it. Hence, a linear network cannot perform a nonlinear computation. Multilayer perceptrons using a linear transfer function have equivalent single-layer networks; a nonlinear function is therefore necessary to gain the advantages of a multilayer network (Harrington, 1993).

Kết quả (Việt) 1:

Hình 1.5 Hiển thị ba chuyển giao bổ sung chức năng thường được sử dụng trong mạng nơ-ron để tạo ra sản lượng. Hàm tuyến tính truyền, minh họa trong hình 1.5a, có một đầu ra tương đương với đầu vào của nó [một = purelin (n)]. Mạng nơ-ron tương tự perceptrons, nhưng với chức năng chuyển tuyến tính, được gọi là bộ lọc tuyến tính. Chức năng này tính sản lượng của tế bào thần kinh bằng cách chỉ trả lại các giá trị được truyền trực tiếp cho nó. Do đó, một mạng lưới tuyến tính không thể thực hiện một phi tuyến tính. Đa lớp perceptrons bằng cách sử dụng một hàm tuyến tính truyền có tương đương đơn lớp mạng; một hàm phi tuyến do đó là cần thiết để đạt được những lợi thế của một mạng đa lớp (Harrington, 1993).

Kết quả (Việt) 2:

Hình 1.5 hiển thị ba chức năng chuyển khoản bổ sung thường được sử dụng trong các mạng thần kinh để tạo đầu ra. Chức năng chuyển tuyến tính, được minh họa trong hình 1.5A, có một sản lượng đó là bằng đầu vào của nó [a = purelin (n)]. mạng lưới thần kinh tương tự như perceptron, nhưng với chức năng chuyển tuyến tính, được gọi là bộ lọc tuyến tính. Chức năng này sẽ tính toán đầu ra của một tế bào thần kinh bằng cách chỉ trả lại giá trị truyền trực tiếp cho nó. Do đó, một mạng lưới tuyến tính không thể thực hiện một tính toán phi tuyến. perceptron nhiều lớp bằng cách sử dụng chức năng chuyển tuyến tính có mạng lưới đơn lớp tương đương; do đó một hàm phi tuyến là cần thiết để đạt được những lợi thế của một mạng đa lớp (Harrington, 1993).