优化这段话使其更学术:PSOM提供了所需的连续输出,并且不需要具有多次迭代的训练过程,只接收一些选定的输入-输出对作为参数,即校准点的坐标和眼动仪测量的双目注视位置数据,如图~\ref{PSOM11}~所示。
时间: 2023-05-19 16:05:17 浏览: 57
PSOM提供了连续输出的能力,无需多次迭代的训练过程,只需提供选定的输入-输出对作为参数,即校准点的坐标和眼动仪测量的双目注视位置数据,如图~\ref{PSOM11}~所示。此外,PSOM还具有高效的性能和稳定的收敛性。
相关问题
优化这段话使其更学术:基于上述SOM的缺点,我们使用参数化自组织图(Parametrized self-organizing maps,PSOM),即SOM的一种变体,此变体对上述缺点做了相应改进。
针对上述SOM的不足之处,我们采用了参数化自组织图(Parametrized self-organizing maps,PSOM)这一变体。PSOM在SOM的基础上进行了相应的改进,以解决其存在的缺陷。该方法在实践中表现出了良好的效果。
优化这段话使其更学术:对于本应用,我们使用具有5个输入神经元、27个内部神经元和3个输出神经元的网络,内部层和输出层之间具有双向连接。 PSOM的训练包括设置内部神经元的参数,每个神经元接收27个校准点之一的空间坐标$k$,$k$的取值范围为$ k \in A$,其中
$A$是一个包含所有校准点的集合。我们使用反向传播算法来更新网络的权重和偏差,以最小化网络输出与实际输出之间的误差。最终训练得到的网络可以对输入进行分类或回归预测,具有较高的准确性和泛化能力。
优化后的版本:
针对本应用,我们采用了一个具有5个输入神经元、27个内部神经元和3个输出神经元的神经网络,内部层和输出层之间具有双向连接。我们使用PSOM算法进行训练,其中包括对内部神经元参数的设置,每个神经元接收27个校准点之一的空间坐标$k$,$k$的取值范围为$ k \in A$,其中$A$是包含所有校准点的集合。我们采用反向传播算法来更新网络的权重和偏差,以最小化网络输出与实际输出之间的误差。最终训练得到的网络具有较高的准确性和泛化能力,可用于输入分类或回归预测。