We are searching data for your request:
Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
To-lags perseptroner
To-trinns binære perseptroner er kraftigere enn enkelt-trinns, de kan klassifisere konvekse polygoner. For dette formålet beregner nevronene på det første nivået også hyperplaner som i forrige tilfelle. Imidlertid kan disse deretter krysses i det andre nivået av et nevron som utfører en logisk OG, slik at det oppstår en konveks polygon. (Fig. 1) viser et eksempel på en enkelt-trinns perceptron og et typisk område hvis punkter er akseptert som input i det nevrale nettverket. Funksjonen til det logiske OG kan enkelt oppnås ved at utgangsnevronet har en terskelverdi som tilsvarer summen av vektene til forbindelsene i dette nevronet eller er litt mindre.
Det er nødvendig å være optimist.
Selvfølgelig. And with this I have come across. We can communicate on this topic.
Heldig!
Fantastisk, veldig nyttig setning
Jeg beklager, men jeg tror du tar feil. Jeg er sikker. Jeg foreslår å diskutere det. Send meg en e -post på PM, vi snakker.