Vi arbejder på at gendanne Unionpedia-appen i Google Play Store
🌟Vi har forenklet vores design for bedre navigation!
Instagram Facebook X LinkedIn

Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme

Genveje til: Forskelle, Ligheder, Jaccard lighed Koefficient, Referencer.

Forskel mellem Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme

Flerlags-perceptron vs. Klassifikationsalgoritme

En flerlags-perceptron (MLP, eng. Multilayer Perceptron) er en stærk forsimplet matematisk model af et biologisk neuralt netværk til at approksimere (og givet en veltrænet perceptron modellere) en diskret funktion eller klassificere et diskret mønster. En klassifikationsalgoritme er en algoritme, der benyttes til at klassificere en dataprøve til en klasse i blandt et givent antal klasser.

Ligheder mellem Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme

Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme har en ting til fælles (i Unionpedia): Klassifikation.

Klassifikation

Klassifikation er ordning af "objekter" i klasser.

Flerlags-perceptron og Klassifikation · Klassifikation og Klassifikationsalgoritme · Se mere »

Ovenstående liste besvarer følgende spørgsmål

Sammenligning mellem Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme

Flerlags-perceptron har 12 relationer, mens Klassifikationsalgoritme har 5. Da de har til fælles 1, den Jaccard indekset er 5.88% = 1 / (12 + 5).

Referencer

Denne artikel viser forholdet mellem Flerlags-perceptron og Klassifikationsalgoritme. For at få adgang hver artikel, hvorfra oplysningerne blev ekstraheret, kan du besøge: