A more concentrated assessment of t

A more concentrated assessment of the transfer function reveals greater insight into the way signals are processed by individual neurons. This function is defined in the N-dimensional input space, also termed the parameter space. It is composed of both an activation function (determines the total signal a neuron receives) and output function. Most network architectures start by computing the weighted sum of the inputs (total net input). Activation functions with a bounded range are often termed squashing functions. The output a of this transfer function is binary depending on whether the input meets a specified threshold, T:

Kết quả (Việt) 1:

Một đánh giá hàm truyền tập trung hơn cho thấy cái nhìn sâu sắc hơn vào con đường tín hiệu được xử lý bởi các cá nhân tế bào thần kinh. Chức năng này được định nghĩa trong không gian N chiều đầu vào, cũng gọi là không gian tham số. Nó bao gồm cả chức năng kích hoạt một (xác nhận được tín hiệu tất cả neuron một) và đầu ra chức năng. Hầu hết các kiến trúc mạng bắt đầu bằng cách tính tổng trọng số của đầu vào (Tất cả đầu vào net). Kích hoạt chức năng với một phạm vi bị chặn thường được gọi là squashing chức năng. Sản lượng một chuyển giao này chức năng là nhị phân tùy thuộc vào liệu đầu vào đáp ứng một ngưỡng xác định, T:

Kết quả (Việt) 2:

Một đánh giá tập trung nhiều hơn các chức năng chuyển giao cho thấy cái nhìn sâu sắc hơn vào con đường tín hiệu được xử lý bởi các neuron cá nhân. Chức năng này được định nghĩa trong không gian đầu vào N-chiều, còn được gọi là không gian tham số. Nó bao gồm cả một hàm kích hoạt (xác định các tín hiệu tổng một tế bào thần kinh nhận được) và chức năng đầu ra. Hầu hết các kiến ​​trúc mạng bắt đầu bằng cách tính tổng trọng số của các yếu tố đầu vào (tổng số đầu vào net). Kích hoạt chức năng với một loạt bị chặn thường được gọi là chức năng đè bẹp. Sản lượng một số chức năng chuyển giao này là nhị phân tùy thuộc vào việc các đầu vào đáp ứng một ngưỡng nhất định, T: