When the data is confined to some l

When the data is confined to some lower-dimensional sub-space, d is to be interpreted as the effective dimensionality of the sub-space, known as the intrinsic dimensionality of the data. If the basis function centres are used to fill out the sub-space then the number of basis function centres will be an exponential function of d (Hartman et al., 1990). As well as increasing the computation time, a large number of basis functions leads to a requirement for large numbers of training patterns in order to ensure that the network parameters are properly determined.

Kết quả (Việt) 1:

Khi dữ liệu hạn chế một số không gian tiểu chiều thấp hơn, d là để được hiểu là chiều không gian phụ, được gọi là chiều nội tại của dữ liệu, có hiệu quả. Nếu Trung tâm chức năng cơ sở được sử dụng để điền vào không gian tiểu sau đó số lượng các sở chức năng trung tâm sẽ là một hàm mũ của d (Hartman và ctv., 1990). Cũng như tăng thời gian tính toán, một số lớn các hàm cơ sở dẫn đến một yêu cầu cho một số lượng lớn các mô hình đào tạo để đảm bảo rằng các tham số mạng đúng được xác định.

Kết quả (Việt) 2:

Khi dữ liệu được giới hạn trong một số thấp hơn chiều tiểu không gian, d phải được giải thích như là chiều hiệu quả của tiểu không gian, được gọi là chiều nội tại của dữ liệu. Nếu các trung tâm chức năng cơ sở được sử dụng để điền vào tiểu không gian sau đó số lượng các trung tâm chức năng cơ bản sẽ là một hàm mũ của d (Hartman et al., 1990). Cũng như tăng thời gian tính toán, một số lượng lớn các chức năng cơ sở dẫn đến một yêu cầu cho một số lượng lớn các mẫu đào tạo để đảm bảo rằng các thông số mạng được xác định đúng.