The Algorithm used in neural key ge

The Algorithm used in neural key generation as
follows:
1. Assign weights to the TPM’s randomly.
2. Repeat till both the TPMs are synchronized.
2.1 Assign the input vector X randomly
2.2 Calculate the values of the hidden neurons
using (2).
2.3 Calculate the values of the output neurons
using (3).
2.4 The output of the TPM is compared
If outputs are different, go to 2.1
Else apply a learning rule (e.g. Hebbian, AntiHebbian and Random Walk) to the weights
using equation (4), (5), (6) and (7).

Kết quả (Việt) 1:

Các thuật toán được sử dụng trong thế hệ quan trọng thần kinh nhưsau:1. gán trọng lượng cho của TPM ngẫu nhiên.2. lặp lại cho đến khi cả hai TPMs được đồng bộ hoá. 2.1 gán các véc tơ đầu vào X ngẫu nhiên 2.2 tính toán giá trị của các tế bào thần kinh ẩnsử dụng (2). 2.3 tính toán giá trị của các tế bào thần kinh đầu rasử dụng (3). 2.4 đầu ra của TPM được so sánhNếu kết quả đầu ra khác nhau, đi đến 2.1Khác áp dụng một quy tắc học tập (ví dụ như Hebbian, AntiHebbian và ngẫu nhiên đi bộ) cho các trọng lượngbằng cách sử dụng phương trình (4), (5), (6) và (7).

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán được sử dụng trong hệ thần kinh quan trọng như
sau:
1. Gán trọng số để ngẫu nhiên của TPM.
2. Lặp lại cho đến khi cả hai TPMS được đồng bộ hóa.
2.1 Gán các vector đầu vào X ngẫu nhiên
2.2 Tính toán các giá trị của các tế bào thần kinh ẩn
bằng cách sử dụng (2).
2.3 Tính toán các giá trị của các tế bào thần kinh sản lượng
sử dụng (3).
2.4 Các đầu ra của TPM được so sánh
Nếu kết quả đầu ra là khác nhau, đi đến 2.1
khác áp dụng một quy tắc học tập (ví dụ như Hebbian, AntiHebbian và Random Walk) với trọng lượng
bằng cách sử dụng phương trình (4), (5), (6) và (7).