may be known for selected outputs a

may be known for selected outputs and regular inputs indexed by and , respectively. Then, as shown in [30], a set
, with , can be used to approximate a nonlinear function by a sigmoidal neural net-
work based primarily on derivative information. In this example, is known for and , where

Kết quả (Việt) 1:

có thể được biết đến với lựa chọn đầu ra và đầu vào thường xuyên lập chỉ mục bởi và, tương ứng. Sau đó, như minh hoạ trong [30], một bộ , với, có thể được sử dụng để xác định một chức năng phi tuyến bởi một sigmoidal thần kinh mạng -làm việc dựa chủ yếu vào phái sinh thông tin. Trong ví dụ này, được biết đến cho và, trong trường hợp

Kết quả (Việt) 2:

có thể được biết đến với kết quả đầu ra và đầu vào được lựa chọn thường xuyên được lập chỉ mục bởi, và tương ứng. Sau đó, như trong [30], một
bộ, có, có thể được sử dụng để xác hàm phi tuyến bởi một mạng lưới thần kinh sigma
làm việc chủ yếu dựa trên các thông tin phát sinh. Trong ví dụ này, được biết đến với và, nơi