A neural network is a computing par

A neural network is a computing paradigm patterned after the biological model discussed earlier. It consists of interconnected processing elements called nodes or neu-rons that work together to produce an output function. The output of a neural network relies on the functional cooperation of the individual neurons within the network, where processing of information is characteristically done in parallel rather than sequentially as in earlier binary computers (Hanrahan, 2010). Consider the multiple-input neuron presented in Figure 1.3 for a more detailed examination of artificial neuron function. The individual scalar inputs x1, x2, x3, …, xn are each weighted with appropriate elements w1, w2, w3, …,wn of the weight matrix W. The sum of the weighted inputs and the bias forms the net input n, proceeds into a transfer function f, and produces the scalar neuron output a written as (Hagan et al., 1996)

Kết quả (Việt) 1:

Mạng nơ-ron là một mô hình tính toán khuôn mẫu sau khi các mô hình sinh học, thảo luận trước đó. Nó bao gồm các yếu tố kết nối chế biến được gọi là các nút hay neu-rons làm việc cùng nhau để sản xuất một sản lượng chức năng. Đầu ra của một mạng lưới thần kinh dựa trên sự hợp tác chức năng của từng tế bào thần kinh trong mạng, nơi xử lý thông tin đặc trưng được thực hiện song song thay vì tuần tự như trong máy tính nhị phân trước đó (Hanrahan, 2010). Hãy xem xét tế bào thần kinh nhiều đầu vào trình bày trong hình 1.3 cho một kiểm tra chi tiết hơn về chức năng tế bào thần kinh nhân tạo. Các yếu tố đầu vào cá nhân vô hướng x 1, x2, x3,..., xn là mỗi người trọng yếu tố thích hợp w1, w2, w3,..., wn của ma trận trọng lượng W. Tổng của các đầu vào trọng và thiên vị các hình thức đầu vào n net, tiến vào một chuyển hàm f, và tạo ra sản lượng tế bào thần kinh vô hướng một văn như (Hagan ctv., 1996)

Kết quả (Việt) 2:

Một mạng lưới thần kinh là một mô hình điện toán theo khuôn mẫu theo mô hình sinh học đã thảo luận trước đó. Nó bao gồm các yếu tố xử lý kết nối với nhau gọi là các nút hay neu-Rons làm việc với nhau để tạo ra một chức năng đầu ra. Các đầu ra của một mạng lưới thần kinh dựa trên sự hợp tác chức năng của các tế bào thần kinh riêng biệt trong mạng, nơi xử lý thông tin được đặc trưng thực hiện song song chứ không phải tuần tự như trong máy tính nhị phân trước đó (Hanrahan, 2010). Hãy xem xét các tế bào thần kinh nhiều đầu vào được trình bày trong hình 1.3 cho một cuộc kiểm tra chi tiết hơn về chức năng tế bào thần kinh nhân tạo. Các cá nhân đầu vào vô hướng x1, x2, x3, ..., xn được mỗi trọng với các yếu tố thích hợp w1, w2, w3, ..., wn của ma trận trọng số W. Tổng của các yếu tố đầu vào có trọng số và xu hướng hình thành các đầu vào net n, thu vào một chức năng chuyển f, và sản xuất các sản lượng vô hướng nơron một văn bản như (Hagan et al., 1996)