This implies that the output of the

This implies that the output of the network not only depends on the external inputs, but also on the state of the network in the previous time step as is shown in Figure 2.5. The model shown employs full feedback and interconnections between all nodes. There are several advantages of RNNS over FFNs, the first one being that RNNs have the capability to retain values from previous cycles of processing, which can be used in current computations. This advantage allows RNNs to produce complex, time varying outputs in response to simple static inputs.

Kết quả (Việt) 1:

Điều này có nghĩa rằng đầu ra của các mạng không chỉ phụ thuộc vào đầu vào bên ngoài, mà còn về tình trạng mạng trong thời gian bước trước như được hiển thị trong hình 2,5. Các mô hình hiển thị sử dụng đầy đủ các thông tin phản hồi và interconnections giữa tất cả các nút. Có rất nhiều ưu điểm của RNNS trên FFNs, một trong những đầu tiên được rằng RNNs có khả năng để giữ lại các giá trị từ các chu kỳ trước xử lý, mà có thể được sử dụng trong tính toán hiện tại. Lợi thế này cho phép RNNs để sản xuất phức tạp, thời gian thay đổi kết quả đầu ra để đáp ứng với đầu vào tĩnh đơn giản.

Kết quả (Việt) 2:

Điều này ngụ ý rằng sản lượng của mạng không chỉ phụ thuộc vào các yếu tố đầu vào bên ngoài, mà còn trên các trạng thái của mạng trong bước thời gian trước đó như được thể hiện trong hình 2.5. Các mô hình thể hiện sử dụng thông tin phản hồi đầy đủ và mối liên kết giữa tất cả các nút. Có một số lợi thế của RNNS qua FFNs, người đầu tiên được rằng RNNs có khả năng giữ lại các giá trị từ các chu kỳ trước của xử lý, có thể được sử dụng trong các tính toán hiện hành. Lợi thế này cho phép RNNs để sản xuất, thời gian khác nhau kết quả đầu ra phức tạp để đáp ứng với đầu vào tĩnh đơn giản.