There are five networks, each of wh

There are five networks, each of which has a specific function. Given a set of input parameters, the goal is to forecast a specific output. Each network will need to be trained and tested using the real data of cablestayed bridges collected from the literature and websites. The data sets used for training and those for testing must not duplicate, nor overlapped. In all cases, the training commences with only one node in the hidden layer. The size of hidden nodes can then increase by an increment of one node at a time during the training process. In the training, the convergence was considered achieved if the lowest error on the test set was satisfactory. At that stage, the corresponding size of the hidden nodes may increase to result in a desirable accuracy, based on a learning rate, a momentum ratio, and a number of epochs in the learning cycle.

Kết quả (Việt) 1:

Có những mạng năm, mỗi trong số đó có một chức năng cụ thể. Cho một tập hợp các thông số đầu vào, mục tiêu là để dự báo một sản lượng cụ thể. Mỗi mạng sẽ cần phải được đào tạo và thử nghiệm bằng cách sử dụng các dữ liệu thực tế của cablestayed cầu thu thập từ tài liệu và các trang web. Các bộ dữ liệu được sử dụng cho đào tạo và những người để thử nghiệm phải không trùng lặp, cũng không chồng chéo. Trong mọi trường hợp, việc đào tạo bắt đầu với chỉ một nút trong lớp ẩn. Kích thước của ẩn nút có thể tăng sau đó tại một thời điểm trong quá trình đào tạo của một tăng của một nút. Trong việc đào tạo, hội tụ được coi là đạt được nếu lỗi thấp nhất trên các thiết lập thử nghiệm đã được thỏa đáng. Ở giai đoạn mà, kích thước tương ứng của các nút ẩn có thể làm tăng kết quả trong một mong muốn chính xác, dựa trên một tỷ lệ học tập, một tỷ lệ Đà, và một số kỷ nguyên trong chu kỳ học tập.

Kết quả (Việt) 2:

Có năm các mạng, mỗi trong số đó có một chức năng cụ thể. Cho một tập các thông số đầu vào, mục tiêu là để dự báo sản lượng cụ thể. Mỗi mạng sẽ cần phải được đào tạo và thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế của cầu dây văng được thu thập từ các tài liệu và các trang web. Các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo và những xét nghiệm không được lặp lại, cũng không chồng chéo. Trong mọi trường hợp, việc đào tạo bắt đầu với chỉ một nút trong lớp ẩn. Kích thước của các nút ẩn sau đó có thể tăng thêm một số gia của một nút tại một thời điểm trong quá trình đào tạo. Trong đào tạo, hội tụ được coi là đạt được nếu lỗi thấp nhất trên các thiết lập thử nghiệm là thỏa đáng. Ở giai đoạn đó, kích thước tương ứng của các nút ẩn có thể làm tăng dẫn đến độ chính xác mong muốn, dựa trên một tỷ lệ học, tỷ lệ đà, và một số các thời kỳ trong quá trình học tập.