Cum să interpreteze mediul în intrarile de semnal de intrare și interpretarea semnalului de ieșire la metodele

Citiți despre procesare digitală a semnalului, filtru Kalman, filtrarea semnalului, etc.

Crezi că din punctul de vedere al Adunării Naționale a algoritmului, și este necesar să se gândească din perspectiva:
Acum am bag ceva în această casetă CHETRA, iar cutia neagră va da ceva pentru mine.
Cum să-l interpreteze pentru tine de a decide. Dacă este Adunarea Națională cu profesorul, atunci va sprijini rezultatele pe care le va compara cu eliberarea, și pe baza cărora Adunarea Națională va fi să se adapteze comportamentul lor.
Dacă acest lucru nu este profesorul, apoi din nou, totul în mâinile și imaginația.

Serghei. Vă mulțumim) conta întotdeauna.

Asta e problema pe care am folosi învățarea de armare, de exemplu, răspunsuri „dreapta“ INS nu am.

Apoi, întrebarea este: dacă am folosi mai mult de un neuron, si o serie de neuroni în semnale de ieșire, de exemplu, valoarea de neuron # 1 este responsabil pentru numele funcției # 2 pentru parametrul său, ca o „cutie neagră“, va fi capabil să se adapteze la faptul că aceleași neuroni, în funcție de funcția apelată va fi responsabil pentru parametrii tipuri complet diferite, indiferent dacă acestea sunt din cauza acestui conflict.

Pentru tine, este important să nu numărul de neuroni din stratul, precum și numărul de straturi ascunse între intrare și ieșire. Acest lucru adaugă mai non-liniaritate.

În general, să fie capabil să se adapteze la orice, întrebarea este dacă sunteți mulțumit cu acest prispoblyaemost. Ie va trebui să transpire la selectarea configurației Adunării Naționale.

Pentru fiecare comandă este mai bine pentru a obține o intrare separată, și să facă interpretarea comanda „la cel mai înalt nivel al semnalului.“ Este mai bine să aibă un număr finit de comenzi fără nici un parametru.