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2013-05-23 12:21
求翻译：The number of the hidden neurons (represented by the symbol p, see Fig. 1) affects the BP model’s prediction greatly. If the neurons are too few, BP network will have a low fitting ability; otherwise, it will be overfitting with poor prediction ability though high fitting accuracy. The argument above is proved by Figs.是什么意思？ 待解决
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The number of the hidden neurons (represented by the symbol p, see Fig. 1) affects the BP model’s prediction greatly. If the neurons are too few, BP network will have a low fitting ability; otherwise, it will be overfitting with poor prediction ability though high fitting accuracy. The argument above is proved by Figs.
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
隐藏神经元的数目（用符号p表示，见图1 ）影响了BP模型的预测大大。
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2013-05-23 12:23:18
暗藏的神经元的数量(代表由标志p，很大地看图1)影响BP模型的预言。如果神经元是很少， BP网络将有低贴合能力;否则，它虽则overfitting与恶劣的预言能力高贴合准确性。上面的论据由Figs. 14和15和表配件和BP模型预言表现与暗藏的神经元的另外数量的是如显示的6证明。
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2013-05-23 12:24:58
标志代表的暗藏的 (神经元的数量p，看见。 1) 很大地影响BP式样预言。 如果神经元是很少， BP网络将有低贴合能力; 否则，它虽则overfitting以恶劣的预言能力高贴合准确性。 上面论据由Figs.证明。 14和15和表配件和BP预言表现塑造以暗藏的神经元的另外数量的6是如所示。 所以，平衡配件和预言为塑造以BP算法的热量错误是坚硬的。
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2013-05-23 12:26:38
隐藏的神经元数目 （由符号 p 表示，见图 1) 极大地影响 BP 模型预测。如果神经元太少，BP 网络会有一种低管接头的能力 ；否则，它将被 overfitting 差预测能力虽然高拟合精度。上述论据证明由图 14 和 15 和表 6 中的管接头和 BP 的预测性能模型不同量的隐藏神经元如下所示。因此，很难平衡管接头和热误差建模与 BP 算法的预测。
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2013-05-23 12:28:18
隐藏神经元的数字 ( 代表按符号 p，看见无花果。1) 大大地影响 BP 模型的预言。如果神经元是太没几个的， BP 网络将有一种低适当的能力；否则，将用粗略的预言能力在过分适合虽然高适当的准确性。论点上面被无花果证明。14 和 15 和表 6，其中试穿和具有隐藏神经元的不同数量的 BP 模型的预言演出是如显示。因此，很难为热错误平衡试穿和预测对 BP 算法的模拟。
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