The backpropagation algorithm updat

The backpropagation algorithm updates all network weights after every inputoutput
case. It adjusts for each presented pattern (n+1)N connection weights
between input and hidden layers and (N+1)m connection weights between
hidden and output layers. Let P denotes the number of the selected hidden nodes
(1
P

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán backpropagation Cập Nhật tất cả mạng trọng lượng sau khi mỗi inputoutputtrường hợp. Nó điều chỉnh cho mỗi trình bày mẫu (n + 1) N trọng lượng kết nốigiữa đầu vào và ẩn lớp và (N + 1) m kết nối trọng giữalớp ẩn và đầu ra. Cho P là bắt số ẩn nút đã chọn(1 P (n + 1) P trọng lượng kết nối giữa đầu vào và ẩn lớp và m (P + 1)kết nối các trọng lượng giữa lớp ẩn và đầu ra. Kết hợp đề xuấtthuật toán đào tạo Cập Nhật chỉ tham số của nút đã chọn ẩn sau khimỗi trường hợp đầu vào-ouput.Trong giai đoạn khai thác, mạng nơ-ron đề xuất trình bày cùng một lợi thếnơi chỉ một số ít các nút ẩn được kích hoạt cho mỗi trình bàyđầu vào véc tơ.

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán lan truyền ngược cập nhật tất cả các trọng mạng sau mỗi inputoutput
trường hợp. Nó điều chỉnh cho mỗi mẫu trình bày (n + 1) N trọng kết nối
giữa đầu vào và lớp ẩn và (N + 1) m trọng lượng kết nối giữa
các lớp ẩn và đầu ra. Cho P là số của nút ẩn chọn
(1? Pcủa (n + 1) trọng lượng kết nối P giữa đầu vào và lớp ẩn và (P + 1) m
trọng lượng kết nối giữa các lớp ẩn và đầu ra. Các hybrid đề xuất
đào tạo cập nhật thuật toán chỉ số của nút ẩn chọn sau khi
mỗi trường hợp đầu vào-ouput.
Trong giai đoạn khai thác, các mạng nơron đề xuất trình bày những ưu đãi
mà chỉ có một số lượng giảm của nút ẩn được kích hoạt cho mỗi giới
vector đầu vào.