จากผลการศึกษาระบบรู้จำตัวเลขโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมพบว่าการที่จะให้ร การแปล - จากผลการศึกษาระบบรู้จำตัวเลขโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมพบว่าการที่จะให้ร อังกฤษ วิธีการพูด

จากผลการศึกษาระบบรู้จำตัวเลขโดยใช้โ

จากผลการศึกษาระบบรู้จำตัวเลขโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมพบว่าการที่จะให้ระบบรู้จำตัวอักษรได้จะต้องผ่านการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ฐานข้อมูลรูปตัวเลขมาเป็นตัวฝึกฝนให้การโครงข่ายประสาทเทียม โดยจากการทดลองมีค่าความแม่นยำในการทายตัวอักษรเลขเฉลี่ยเท่ากับ 94.58% จากการแสดงผลลัพธ์ตัวเลขทั้งหมด 420 ตัว และรูปตัวเลขที่แสดงผลลัพธ์ผิดที่มีค่ามากที่สุดคือ 310% รองลงมาคือ 2 และ 9 6.7% เนื่องจากมีรูปแบบคล้ายตัวเลขอื่นหลายตัว และผลการทดลองค่าที่ออกมาถูกต้องมีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 72.5%
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
Study results from numerical recognition system using artificial neural network found that to have the system recognize a need to go through the learning of artificial neural network using the database as a number and as a practice, the artificial neural network. The experimental value, precision to predict the average number of letters equal to 94.58% from output for all numeric and numeric format 420 shows wrong results with the most value is 310% 2 is the second, and 9% from 6.7 due to a similar format to other figures and experimental results that came out, there was an average equal to 72.5%
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
The study recognition system numbers using Neural Network found that the system recognizes the characters have to go through the learning of the neural network using a database of numbers to be trained to the frame. neural networks In the experiments with the precision in predicting the character number is equal to 94.58% of the resulting number of 420, and the numbers show the results against a maximum of 310%, followed by 2 and 9 6.7%. Because there are so many similar model numbers. And the results that came out wrong with an average of 72.5%.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
The number recognition system using neural networks found that to give recognition letters must pass the learning of neural network by using image database numbers as ฝึกฝนให้การ neural networks.94.58% from output all the numbers 420. And the results show that the numbers are the most 310% followed by 2 9 and 6.7% because there are many other รูปแบบคล้าย numbers. Experimental results come out correct values were 72.5%.
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: