A neural network gets a set of inputs in the form of numbers. These numbers are used to calculate the numbers in the next layer of the network. The determining factors are the structure, weights and biases. The structure means which input numbers affect which nodes in the second layer. The weights and biases are unique for each node and they have a great influence on how the input numbers gets transformed into layer 2 numbers. The network can have many layers and a huge ammount of parameters and nodes.
โครงข่ายประสาทเทียมได้รับชุดอินพุตในรูปแบบของตัวเลข ตัวเลขเหล่านี้ใช้ในการคำนวณตัวเลขในเลเยอร์ถัดไปของเครือข่าย ปัจจัยที่กำหนดได้แก่ โครงสร้าง น้ำหนัก และอคติ โครงสร้างหมายถึงตัวเลขอินพุตที่ส่งผลต่อโหนดใดในเลเยอร์ที่สอง น้ำหนักและอคตินั้นไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละโหนด และมีอิทธิพลอย่างมากต่อวิธีที่ตัวเลขอินพุตถูกแปลงเป็นตัวเลขเลเยอร์ 2 เครือข่ายสามารถมีหลายเลเยอร์และมีพารามิเตอร์และโหนดจำนวนมาก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence