When a new input vector is presente

When a new input vector is presented to the neural network the adjustment of
weights does not damage the acquired performance of the neural network. In fact,
if this example is different from the other ones, it will activate another neuron
and only its weights will be adjusted. The network preserves its plasticity, because
it can always react to unknown inputs and its stability since the network performances
are not damaged by the new examples.

Kết quả (Việt) 1:

Khi một vector nhập mới được trình bày cho mạng nơ-ron việc điều chỉnhtrọng lượng không làm hỏng các hoạt động mua lại của mạng nơ-ron. Thực tếNếu ví dụ này là khác nhau từ những người khác, nó sẽ kích hoạt một tế bào thần kinhvà chỉ trọng lượng của nó sẽ được điều chỉnh. Mạng duy trì độ dẻo của nó, bởi vìnó luôn luôn có thể phản ứng với không rõ các đầu vào và ổn định của nó từ các buổi biểu diễn mạngkhông bị hư hỏng bởi các ví dụ mới.

Kết quả (Việt) 2:

Khi một vector đầu vào mới được trình bày cho các mạng thần kinh điều chỉnh
trọng lượng không làm hỏng việc thực hiện mua lại của mạng neural. Trong thực tế,
nếu ví dụ này là khác nhau từ những người khác, nó sẽ kích hoạt tế bào thần kinh khác
và chỉ có trọng lượng của nó sẽ được điều chỉnh. Mạng lưới bảo tồn dẻo của nó, bởi vì
nó luôn luôn có thể phản ứng với các yếu tố đầu vào không rõ và ổn định của nó kể từ khi biểu diễn mạng
không bị hư hỏng bởi những ví dụ mới.