Размерность - вход
Cтраница 1
Размерности входа и выхода ограничены при программной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. [1]
Размерности входа и выхода ограничены при программной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. Размерности входных и выходных сигналов совпадают. [2]
Размерности входа и выхода ограничены при программной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. Емкость сети совпадает с числом нейронов. [3]
Его размерность определяется размерностью входа и выхода звена. [4]
В этом случае трудоемкость зависит от размерности входа и от значений элементов входного множества; зависимость от порядка не является определяющей. [5]
В этом случае трудоемкость зависит от размерности входа и от порядка расположения однородных элементов; зависимость от значений не может быть полностью исключена, но она не является существенной. [6]
Задачи, которые обязательно требуют числа операций, экспоненциального относительно размерности входа, потому что они включают порождение экспоненциального числа подграфов. [7]
Данный алгоритм является количественно-параметрическим и относится к классу NPRS, поэтому при фиксированной размерности входа необходимо проводить отдельный анализ для худшего, лучшего и среднего случая. [8]
Существенным преимуществом аппроксимации нейронной сетью по сравнению с традиционными методами аппроксимации служит независимость точности аппроксимации от размерности входов. Тем самым устраняется проклятие размерности аппроксимируемой функции, делающее неприменимыми традиционные методы аппроксимации при сколько-нибудь значительных размерностях входного пространства. [9]
Из условий эксплуатации разрабатываемой программной системы обычно известно, что данная задача будет решаться на определенном сегменте размерностей входа. [10]
Коэффициент пропорциональности k может быть коэффициентом усиления или масштабным коэффициентом для согласования не только величин, но и размерностей входа и выхода, что и отмечено его двойной индексацией: нижний индекс - входная величина, верхний индекс - выходная величина. [11]
 |
Предсказуемость знака приращений ряда индекса S & P500 в зависимости от глубины погружения ( ширины окна. Увеличение глубины погружения свыше 25 сопровождается снижением предсказуемости. [12] |
Как иллюстрирует Рисунок 5, увеличение ширины окна погружения ряда приводит в конце концов к понижению предсказуемости - когда повышение размерности входов уже не компенсируется увеличением их информативности. В этом случае, когда размерность лагового пространства d слишком велика для данного количества примеров, приходится применять специальные методики формирования пространства признаков с меньшей размерностью. Способы выбора признаков и / или увеличения числа доступных примеров, специфичные для финансовых временных рядов будут описаны ниже. [13]
Размерности входа и выхода ограничены при профаммной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. Размерности входных и выходных сигналов могут не совпадать. Тип передаточной функции - линейная с насыщением. Число синапсов в сети равно произведению числа нейронов в сети на размерность входного сигнала. [14]
Типы входных сигналов - целые или действительные; тип выходных сигналов - действительные. Размерности входа и выхода ограничены при программной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. Размерности входных и выходных сигналов совпадают. [15]
Страницы: 1 2