Dữ liệu huấn luyện cho một mạng lưới thần kinh được tạo ra từ việc đánh giá thể lực của mỗi giao thức
cấu hình. Phần còn lại của tiểu mục này mô tả quá trình đào tạo sử dụng một
chính sách ví dụ cho việc tối ưu hóa của RAP.
Một loại thức ăn đơn giản về phía trước Multilayer Perceptron (MLP) đã được tạo ra bằng cách sử dụng Stuttgart
Neural Network Simulator (SNNS). Các SNNS là một phần mềm giả lập cho các mạng thần kinh
phát triển tại Viện song song và phân tán cao hiệu suất hệ thống (IPVR) tại
Đại học Stuttgart. Mục tiêu dự án là tạo ra một mô phỏng hiệu quả và linh hoạt
cho môi trường nghiên cứu và ứng dụng các mạng thần kinh. Các SNNS bao gồm hai
thành phần chính; một hạt nhân mô phỏng và một giao diện người dùng đồ họa. Hạt nhân hoạt động trên
các mạng cấu trúc dữ liệu nội bộ và thực hiện tất cả các hoạt động học tập và thu hồi
đang được dịch, vui lòng đợi..
![](//viimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)