神经网络算法在生物信息学中的主要作用是用来对生物神经系统信息处理过程的

Hovedfunktionen af ​​neural netværksalgoritme i bioinformatik er at simulere informationsbehandlingsprocessen i det biologiske nervesystem. Neurale netværksalgoritmer kan opdeles i to niveauer, det ene er outputniveauet, og det andet er inputniveauet. Der er nogle skjulte læringsniveauer mellem disse to niveauer, og disse læringsniveauer indeholder mange noder. Der er mange måder at forbinde forskellige noder på, og på samme tid har, hvordan hver node konverterer et inputsignal til et outputsignal, mange muligheder.

Den vigtigste funktion af neural netalgoritme i bioinformatik er at simulere informationsbehandlingsprocessen i det biologiske nervesystem. Neural netværksalgoritme kan opdeles i to niveauer, det ene er uddataniveau, det andet er input- niveau. Der er nogle skjulte indlæringsniveauer mellem disse to niveauer, som indeholder mange knudepunkter. Der er forskellige forbindelsestilstande mellem forskellige knudepunkter. Samtidig er der mange selektivitet af hvordan hver knude konverterer indgangssignalet til uddatasignalet.

Neural netværksalgoritmernes primære rolle i bioinformatik er at simulere behandlingen af information i det biologiske nervesystem Neural netværksalgoritmer kan være opdelt i to niveauer, en for outputniveauet og en for inputniveauet Der er nogle skjulte læringsniveauer mellem disse to niveauer, der indeholder mange noder-bøjer Der er mange forskellige forbindelsesmetoder mellem forskellige noder, mens der er mange valgmuligheder for hvordan hver node konverterer et inputsignal til et outputsignal