Входной вектор

Cтраница 1

Входной вектор должен содержать формализованное условие задачи, т.е. всю информацию, необходимую для получения ответа. [1]

Входной вектор X записывается в памяти в двух первых байтах. [2]

Входной вектор первого элемента z предполагается известным к моменту решения задачи координации. [3]

Когда входной вектор ( возможно представляющий собой изображение) прикладывается справа, он попадает через делитель луча В 82 на массив оптических нейронов. Здесь он усиливается, и с помощью насыщающегося двухлучевого усилителя вычисляется сигмоидальная функция. Сжатый выходной вектор частично отражается делителем луча В Si на линзу LI и затем вводится в оптическую матрицу внутренних связей. Часть выходного светового потока проходит через BSi и образует выход системы. [4]

Если входной вектор р примет значение, обозначенное жирной точкой, то выход сети, при правильном обучении, примет значение т2, т.е. объект будет отнесен к классу 2, совершенно неподходящему. [5]

Наблюдаемый входной вектор и ( -) размерности Zt является недетерминированным ковариационно-стационарным процессом с положительно определенной ковариационной матрицей. [6]

Каждый входной вектор может быть представлен точкой в W-мерном пространстве. Эти объемы называются интервалами, полигонами и политопами, соответственно, для одно -, двух - и W-мерных векторных пространств. Задача векторного квантующего устройства состоит в определении объема, в котором расположен входной вектор. Выходом оптимального квантующего устройства является вектор, определяющий центр тяжести этого объема. Как и в одномерном квантующем устройстве, среднеквадратическая ошибка зависит от расположения границы деления и многомерной функции плотности вероятности входного вектора. [7]

Данные входного вектора должны содержать несколько предыдущих значений прогнозируемой величины. [8]

Блочная диаграмма. преобразующее кодирование. [9]

К входному вектору применяется обратимое преобразование. [10]

При данном входном векторе и заселенной кодовой книге, дереве или решетке, алгоритм кодера должен производить поиск для определения наиболее адекватного векторного представителя. [11]

Какой именно входной вектор перевел автомат Мура из одного состояния в другое, пока не важно, главное, что этот переход существует. Для автоматов Мура матрица смежности а несимметрична. [12]

Три нейрона порождают систему с восемью состояниями. [13]

Когда подается новый входной вектор, сеть переходит из вершины в вершину, пока не стабилизируется. Устойчивая вершина определяется сетевыми весами, текущими входами и величиной порога. Если входной вектор частично неправилен или неполон, то сеть стабилизируется в вершине, ближайшей к желаемой. [14]

Выход относит любой входной вектор к определенному классу. [15]

Страницы: 1 2 3 4