but the labelling of the data with

but the labelling of the data with target variables may require the time of a human expert which therefore limits the amount of data which can be labelled in a reasonable time. With such applications, the two-stage training process for a radial basis function network can be particularly advantageous since the determination of the non-linear representation given by first layer of the network can be done using a large quantity of unlabelled data, leaving a relatively small number of parameters in the second layer to be determined using the labelled data. At each stage of the training process, we can ensure that the number of data points is large compared with the number of parameters to be determined, as required for good generalization.

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, ghi nhãn dữ liệu với mục tiêu biến có thể yêu cầu thời gian của một chuyên gia của con người mà do đó sẽ giới hạn số lượng dữ liệu mà có thể được dán nhãn trong một thời gian hợp lý. Với các ứng dụng như vậy, quá trình hai giai đoạn đào tạo cho một cơ sở bố trí hình tròn chức năng mạng có thể đặc biệt thuận lợi từ việc xác định của đại diện phi tuyến tính được đưa ra bởi lớp đầu tiên của mạng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một số lượng lớn của dữ liệu unlabelled, để lại một số thông số tương đối ít trong lớp thứ hai được xác định bằng cách sử dụng dữ liệu dán nhãn. Ở từng giai đoạn của quá trình đào tạo, chúng tôi có thể đảm bảo rằng số lượng các điểm dữ liệu là lớn so với số lượng tham số được xác định, theo yêu cầu cho tốt tổng quát.

Kết quả (Việt) 2:

nhưng việc ghi nhãn của dữ liệu với các biến mục tiêu có thể yêu cầu thời gian của một chuyên gia con người do đó làm hạn số lượng dữ liệu mà có thể được dán nhãn trong một thời gian hợp lý. Với các ứng dụng như vậy, quá trình đào tạo hai giai đoạn cho một mạng hàm cơ sở xuyên tâm có thể đặc biệt thuận lợi từ sự quyết tâm của các đại diện phi tuyến tính được đưa ra bởi lớp đầu tiên của mạng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một số lượng lớn các dữ liệu không dán nhãn, để lại một tương đối số lượng nhỏ các thông số trong lớp thứ hai được xác định bằng cách sử dụng các dữ liệu ghi trên nhãn. Ở mỗi giai đoạn của quá trình đào tạo, chúng ta có thể đảm bảo rằng số lượng các điểm dữ liệu là lớn so với số lượng các thông số được xác định, theo yêu cầu cho sự tổng quát tốt.