2. Learning paradigmThe set of 20,0

2. Learning paradigm
The set of 20,000 unique letter images was organized into two files. Sixteen thousand items were used as a learning set and the remaining 4000 items were used for testing the accuracy of the rules. The program traversed the 16,000 learning items 5 separate times, creating new rules, discarding unsatisfactory ones, and modifying the performance tatistics for each rule as appropriate. This process provided 80,000 learning trials. uring our preliminary investigations, we explored various numbers of passes through the raining file, ranging from 1 to 20. With the better methods, most of the benefits of raining (approximately 80%) occurred during the first pass through the 16,000 item data et. We selected 5 passes as our standard procedure, because this seemed to provide a reasonable approximation of the asymptotic improvement level that could be expected from training. When this phase was complete, a sixth pass was performed in which no new rules were created. Rules that did not maintain pre-specified performance levels were discarded. This "verification" process greatly reduced the number of rules. Each classifier in the final group was an important contributor to the overall performance of the system.
The last step in the process consisted of applying the final rule set to the 4000 test items to determine the overall accuracy of the system. The rule set was "frozen" during this test phase in that no rule creations, rule deletions, or strength changes took place. The primary performance measure for evaluating the different algorithms was the percentage correct on the 4000 test items. In addition, measures are reported for the total number of rules created during training, the final number of rules after verification, and the mean specificity of the rules after verification.

Kết quả (Việt) 1:

2. học tập mô hìnhCác thiết lập của 20.000 lá thư duy nhất hình ảnh đã được tổ chức thành hai tập tin. Mười sáu nghìn mặt hàng đã được sử dụng như là một tập hợp học tập và 4000 mục còn lại được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của các quy tắc. Chương trình đi qua 16.000 học mục 5 lần riêng biệt, tạo các quy tắc mới, discarding không đạt yêu cầu những người, và sửa đổi tatistics hiệu suất cho mỗi quy tắc phù hợp. Quá trình này cung cấp 80.000 học thử nghiệm. Uring điều tra sơ bộ của chúng tôi, chúng tôi khám phá các con số khác nhau đi qua các tập tin mưa, khác nhau, từ 1 đến 20. Với những phương pháp tốt hơn, hầu hết các lợi ích của mưa (khoảng 80%) đã xảy ra trong đèo đầu tiên thông qua các dữ liệu mục 16.000 et. Chúng tôi lựa chọn 5 Pass như thủ tục tiêu chuẩn của chúng tôi, vì điều này dường như để cung cấp một xấp xỉ hợp lý của tiệm cận cải thiện mức độ mà có thể được dự kiến từ đào tạo. Khi giai đoạn này đã được hoàn tất, một thông qua thứ sáu được thực hiện tại mà không có quy định mới đã được tạo ra. Quy tắc không duy trì trước khi xác định mức hiệu suất đã được loại bỏ. Quá trình "xác minh" này sẽ giảm đáng kể số lượng quy định. Mỗi loại trong nhóm cuối cùng là một đóng góp quan trọng cho hiệu suất tổng thể của hệ thống.Bước cuối cùng trong tiến trình này bao gồm việc áp dụng các quy tắc cuối cùng đặt các mục kiểm tra 4000 để xác định độ chính xác tổng thể của hệ thống. Thiết lập quy tắc đã được "đông lạnh" trong giai đoạn thử nghiệm này trong đó không có quy tắc sáng tạo, quy tắc xoá hoặc thay đổi sức mạnh đã diễn ra. Các biện pháp hiệu suất chính để đánh giá các thuật toán khác nhau là tỷ lệ phần trăm chính xác vào các mục kiểm tra 4000. Ngoài ra, các biện pháp được báo cáo cho tổng số các quy tắc tạo trong thời gian đào tạo, số quy tắc sau khi xác minh, cuối cùng, và các đặc trưng có ý nghĩa trong các quy định sau khi xác minh.

Kết quả (Việt) 2:

2. Học tập mô hình
Tập 20.000 hình ảnh thư độc đáo được tổ chức thành hai tập tin. Mười sáu ngàn mặt hàng đã được sử dụng như một bộ học tập và 4000 các mặt hàng còn lại được sử dụng để thử nghiệm độ chính xác của các quy tắc. Chương trình đi qua các mục 16.000 học 5 lần riêng biệt, tạo ra những quy định mới, loại bỏ những người không đạt yêu cầu, và sửa đổi các tatistics hiệu suất cho từng quy tắc phù hợp. Quá trình này cung cấp 80.000 thử nghiệm học tập. ào điều tra sơ bộ của chúng tôi, chúng tôi khám phá số lượng khác nhau của các đường chuyền thông qua file mưa, từ 1 đến 20. Với các phương pháp tốt hơn, hầu hết các lợi ích của mưa (khoảng 80%) xảy ra trong thời gian qua lần đầu tiên thông qua các dữ liệu 16.000 mục et. Chúng tôi chọn 5 lần như quy trình chuẩn của chúng tôi, bởi vì đây dường như cung cấp một xấp xỉ hợp lý của mức độ cải thiện tiệm cận mà có thể được dự kiến từ những bài tập. Khi giai đoạn này đã được hoàn tất, một đường chuyền thứ sáu đã được thực hiện trong đó có quy định mới đã được tạo ra. Quy định điều đó không duy trì mức hiệu suất xác định trước đã được loại bỏ. "Xác minh" Quá trình này làm giảm đáng kể số lượng quy định. Mỗi phân loại trong nhóm cuối cùng là một đóng góp quan trọng đối với hiệu suất tổng thể của hệ thống.
Bước cuối cùng trong quá trình này bao gồm việc áp dụng các quy tắc cuối cùng được dùng cho các mục kiểm tra 4000 để xác định chính xác tổng thể của hệ thống. Các bộ quy tắc là "đóng băng" trong giai đoạn thử nghiệm này trong đó có những sáng tạo quy tắc, nguyên tắc xóa bỏ, hoặc thay đổi sức mạnh diễn ra. Các biện pháp thực hiện chính để đánh giá các thuật toán khác nhau là tỷ lệ phần trăm chính xác vào các mục kiểm tra 4000. Ngoài ra, các biện pháp được báo cáo cho tổng số các quy tắc được tạo ra trong quá trình đào tạo, số cuối cùng của quy tắc sau khi xác minh, và độ đặc trung bình của các quy tắc sau khi xác minh.

Kết quả (Việt) 3:

2.Học Paradigm20000 chữ hình ảnh độc đáo của một tập hợp được tổ chức thành hai tập tin.Mười sáu ngàn một dự án đã được sử dụng như một học nhóm và phần còn lại của 4.000 người được dùng để kiểm tra dự án luật nổi tiếng thế.Chương trình học chương trình duyệt 16000 5 lần, tạo ra luật mới, bỏ rơi người không hài lòng, và sửa đổi luật áp dụng mọi khả năng thống kê.Quá trình này cung cấp. 80.000 người học thử nghiệm.Trong cuộc điều tra sơ bộ của chúng tôi, chúng tôi đã điều tra số lượng tập tin khác nhau qua mưa, từ 1 đến 20.Có cách hay hơn, hầu hết mưa. (khoảng 80%) xảy ra ở vòng đầu tiên qua 16000 mục dữ liệu chờ, chúng ta chọn 5 thông qua chương trình chuẩn của chúng ta, bởi vì nó có vẻ như tiệm cận mức dự kiến cung cấp cải tiến, nhưng từ nuôi cấy một xấp xỉ hợp lý.Trong giai đoạn này kết thúc khi 6, một phần thông qua thực hiện, không có quy định mới được tạo ra.Không giữ được xác định mức độ thường xuyên trước màn trình diễn bị hủy bỏ.Những "xác thực" của quá trình giảm. Quy luật số lớn.Ở nhóm cuối cùng trong mọi là toàn bộ hệ thống hiệu suất của một yếu tố quan trọng.Bước cuối cùng của quá trình này bao gồm sẽ áp dụng luật tập cuối cùng đến 4000 một chương trình thử nghiệm để xác định hệ thống, toàn bộ sự chính xác.Tập quy tắc là "đóng băng" trong bài kiểm tra không thường xuyên trong giai đoạn này, tạo ra, thường xuyên thiếu, hoặc thay đổi cường độ xảy ra.Đánh giá của các chỉ số hoạt động quan trọng khác của thuật toán là đúng, 4000 người kiểm tra dự án tỷ lệ phần trăm.Hơn nữa, báo cáo các biện pháp trong quá trình luyện tập trung tạo luật của ông, xác nhận cuối cùng sau khi số lượng quy định, và xác nhận trung bình sau khi quy định cụ thể.