เครือข่ายใยประสาทจะประกอบด้วยหลายชั

เครือข่ายใยประสาทจะประกอบด้วยหลายชั้นโดยในแต่ละชั้น จะประกอบด้วยโหนด (nodes) หรือเปรียบได้กับตัวเซลลประสาท(neurons) ค่าน้าหนักของเส้นที่เชื่อมต่อ ระหว่างโหนดของแต่ละชั้น(เมทริก W), ค่า bias vector (b) และค่า output vector (a) โดย m เป็นตัวเลขบอก ลาดับชั้นกากับไว้ด้านบน เมื่อ p เป็น input vector การคานวณค่าเอาต์พุตสาหรับเครือข่ายใยประสาทที่มี M ชั้นจะเป็นดังสมการ

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Nerve fiber network will consist of several layers, each layer is composed of nodes (nodes), or in relation with the pixel loprasat (neurons) The uncle of the connection between the nodes of each layer (mate Zurich W), the bias vector (b) and the output vector (a) by a m lekbok la class check box on the top when the input is a vector p wonkha tasa output beam for a nerve fiber network with the equation, M is a floor.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Neural networks are composed of several layers, each layer. It is composed of nodes (nodes) or comparable to the nerve cells (neurons) the weight of the line connecting. Between nodes of each layer (matrix W), the bias vector (b) and the output vector (a) where m is the numbers say. Respectively to the top floor where p is the input vector to calculate the output value for the neural network with M-class will be the equation.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Neural network consists of several layers in each layer is composed of nodes (nodes) or comparable with the neural cell (neurons). The weight of the line is connected. Between the nodes of each layer, W (matrix)The bias vector (b) and the output vector (a) by M numbers tell the slope and I check with the top. When p is input vector the านวณ output value for the neural network. I will be M following equation
.