where x1 and x2 are inputs, wi is t

where x1 and x2 are inputs, wi is the coefficient (or weight) vector w,
and z is the node output. The coefficients are determined by solving
the linear regression equation with z=y, where y represents the
response vector. The GMDH develops on a data set. The data set
including independent variables (x1, x2,..., xn) and one dependent
variable y is split into a training and testing set. During the process of
learning a forward multilayer NN is developed by observing the
following steps:
• In the input layer of the network n units with an elementary transfer
function y=xi are constructed. These are used to provide values of
independent variables from the learning set to the successive layers
of the network.
• When constructing a hidden layer an initial population of units is
generated. Each unit corresponds to the Ivakhnenko polynomial form:

Kết quả (Việt) 1:

nơi x1 và x2 là yếu tố đầu vào, wi là w vectơ hệ số (hoặc trọng lượng),và z là ra nút. Các hệ số được xác định bằng cách giải quyếtphương trình hồi qui tuyến tính với z = y, nơi y đại diện cho cácphản ứng vector. GMDH phát triển trên một tập hợp dữ liệu. Tập hợp dữ liệubao gồm cả các biến độc lập (x1, x2,..., xn) và phụ thuộc vào mộtbiến y được chia thành một huấn luyện và thử nghiệm các thiết lập. Trong quá trìnhhọc một NN đa lớp chuyển tiếp được phát triển bằng cách quan sát cácCác bước sau:• Trong lớp đầu vào của các đơn vị n mạng với một chuyển giao tiểu họcchức năng y = xi được xây dựng. Chúng được sử dụng để cung cấp cho các giá trị củaCác biến độc lập từ học tập thiết lập cho các lớp tiếp theocủa mạng.• Khi xây dựng một lớp ẩn một số ban đầu của đơn vị làđược tạo ra. Mỗi đơn vị tương ứng với các hình thức đa thức Ivakhnenko:

Kết quả (Việt) 2:

nơi x1 và x2 là đầu vào, wi là hệ số (hoặc trọng lượng) vector w,
z là đầu ra nút. Các hệ số được xác định bằng cách giải
phương trình hồi quy tuyến tính với z = y, trong đó y đại diện cho
vector phản ứng. Các GMDH phát triển trên một tập dữ liệu. Các bộ dữ liệu
bao gồm các biến độc lập (x1, x2, ..., xn) và một phụ thuộc
biến y được phân chia thành một đào tạo và thử nghiệm bộ. Trong quá trình
học tập một đa mong NN được phát triển bằng cách quan sát các
bước sau:
• Trong lớp đầu vào của các đơn vị mạng n với một tiểu chuyển
hàm y = xi được xây dựng. Chúng được sử dụng để cung cấp các giá trị của
các biến độc lập từ việc học tập thiết đến các lớp kế
của mạng.
• Khi xây dựng một lớp ẩn một dân số ban đầu của các đơn vị được
tạo ra. Mỗi đơn vị tương ứng với các hình thức đa thức Ivakhnenko: