For many types of neural networks, the weight function is a product of的简体中文翻译

For many types of neural networks,

For many types of neural networks, the weight function is a product of a weight times the input, but other weight functions (e.g., the distance between the weight and the input, |w-p|) are sometimes used. (See “Weight Functions” on page 12-23 for a list of weight functions.) The most common net input function is the summation of the weighted inputs with the bias, but other operations, such as multiplication, can be used. (See “Net Input Functions” on page 12-11 for a list of net input functions.) Chapter 6, “Radial Basis Networks,” discusses how distance can be used as the weight function and multiplication can be used as the net input function. There are also many types of transfer functions. Examples of various transfer functions are in “Transfer Functions” on page 2-5. See also “Transfer Functions” on page 12-21.
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对于许多类型的神经网络,所述权重函数是的重量倍的产物输入,但其他权重函数(例如,重量和输入之间的距离,| WP |)有时使用。(12-23页上看到的“权重函数”的权重函数的列表。)最常见的净输入功能的与偏置的加权输入端的求和,但其它的操作,如乘法,可以使用。(参见“净输入功能” 12-11页上的净输入功能列表。)第6章,“径向基网络,”讨论距离可以如何被用作权重函数和乘法可以用作净输入功能。也有许多类型的传输等功能。各传递函数的例子是在“传递函数”第2-5页。另请参见12-21页上的“传递函数”。
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对于许多类型的神经网络,权重函数是权重乘以输入乘积的乘积,但有时使用其他权重函数(例如,权重和输入之间的距离,w-p_)。(有关权重函数的列表,请参阅第 12-23 页的"权重函数"。最常见的净输入函数是带有偏置的加权输入的总和,但可以使用其他操作(如乘法)。(有关净输入函数的列表,请参阅第 12-11 页的"净输入函数"。第6章"径向基础网络"讨论了如何将距离用作权重函数,乘法可作为网络输入函数。也有许多类型的传输函数。各种传输函数的示例位于第 2-5 页的"传输函数"中。另请参阅第 12-21 页的"传输功能"。
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对于许多类型的神经网络,权值函数是权值乘以输入的乘积,但有时使用其他权值函数(例如,权值和输入之间的距离,w-p)。(请参阅第12-23页的“权重函数”了解权重函数列表。)最常见的净输入函数是带偏差的加权输入的总和,但可以使用其他操作,如乘法。(参见第12-11页的“净输入函数”了解净输入函数的列表。)第6章“径向基网络”讨论了如何使用距离作为权重函数,如何使用乘法作为净输入函数。还有许多类型的传递函数。各种传递函数的示例见第2-5页的“传递函数”。另见第12-21页的“传输功能”。
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