252927 Transmissions2927 AP4 DPO Switch ເຊັນເຊີຄວາມກົດດັນ

1. ວິທີການບົ່ງມະຕິຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປ

ດ້ວຍການພັດທະນາວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ວິທີການຂອງການບົ່ງມະຕິຄວາມຜິດຂອງ Sensor ແມ່ນມີຫຼາຍຂື້ນ, ເຊິ່ງໂດຍພື້ນຖານແລ້ວສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ. ໂດຍສະເພາະ, ວິທີການວິນິດໄສທີ່ຜິດຖຽງກັນທົ່ວໄປໃນສ່ວນໃຫຍ່ປະກອບມີດັ່ງນີ້:

1.1 ການບົ່ງມະຕິຄວາມຜິດທີ່ອີງໃສ່ຕົວແບບ

ການຊົດເຊີຍການວິເຄາະຄວາມຜິດພາດທີ່ກໍາລັງພັດທະນາທີ່ສຸດແມ່ນໃຊ້ເວລາຊົດເຊີຍທາງຮ່າງກາຍເປັນຄວາມຄິດທີ່ເປັນຄວາມຈິງໂດຍການປຽບທຽບກັບຄຸນຄ່າຂອງລະບົບການຄາດຄະເນ. ໃນປະຈຸບັນ, ເຕັກໂນໂລຢີການບົ່ງມະຕິນີ້ສາມາດແບ່ງອອກເປັນສາມປະເພດ: ພາລາມິເຕີທີ່ມີການຄາດຄະເນການບົ່ງມະຕິວິນິດໄສ, ວິທີການບົ່ງມະຕິຄວາມຜິດແລະວິທີການວິນິດໄສດ້ານພື້ນທີ່ທຽບເທົ່າ. ໂດຍທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາກໍານົດຕົວກໍານົດການລັກສະນະຂອງສ່ວນປະກອບທີ່ປະກອບເປັນລະບົບທາງດ້ານຮ່າງກາຍເປັນຕົວຊີ້ວັດ, ແລະຄວາມແຕກຕ່າງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງຫຼືຄວາມແຕກຕ່າງ. ໃນເວລາທີ່ເຊັນເຊີໃນລະບົບລົ້ມເຫລວຍ້ອນຄວາມເສຍຫາຍ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຫຼືການເຊື່ອມໂຊມ, ມັນສາມາດສະແດງໂດຍກົງຂອງຕົວກໍານົດການຂອງວັດສະດຸ, ເຊິ່ງປະກອບມີຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດທັງຫມົດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນເວລາທີ່ຕົວກໍານົດການໂມດູນແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກ, ການປ່ຽນແປງຂອງພາລາມິເຕີສາມາດຄິດໄລ່ໄດ້, ດັ່ງນັ້ນການກໍານົດຂະຫນາດແລະລະດັບຂອງຄວາມຜິດຂອງ Sensor. ໃນປະຈຸບັນ, ເຄື່ອງຫມາຍການວິນິດໄສທີ່ມີຕົວແບບໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ແລະຜົນຂອງມັນທີ່ກໍາລັງສຸມໃສ່ລະບົບເສັ້ນຊື່, ແຕ່ການຄົ້ນຄວ້າໃນລະບົບທີ່ບໍ່ມີສາຍພັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງ.

1.2 ການບົ່ງມະຕິຄວາມຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຮູ້

ແຕກຕ່າງຈາກວິທີການວິນິດໄສທີ່ມີຄວາມຜິດທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ, ຄວາມຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ການວິນິດໄສ, ເຊິ່ງເອົາຊະນະຄວາມບົກຜ່ອງດ້ານການບົ່ງມະຕິຫຼືຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານການບົ່ງມະຕິ, ແຕ່ຂາດການສະຫນັບສະຫນູນດ້ານທິດສະດີທີ່ແກ່. ໃນບັນດາພວກເຂົາ, ວິທີການເຄືອຂ່າຍປອມແມ່ນຕົວແທນຂອງການບົ່ງມະຕິຄວາມຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ຄວາມຜິດ. ທີ່ເອີ້ນວ່າເຄືອຂ່າຍ Neural ປອມແມ່ນຫຍໍ້ເປັນແອນໃນພາສາອັງກິດ, ເຊິ່ງແມ່ນອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍຂອງມະນຸດແລະຮັບຮູ້ຫນ້າທີ່ທີ່ແນ່ນອນໂດຍຜ່ານການກໍ່ສ້າງທຽມ. ເຄືອຂ່າຍປອມ Neural ສາມາດເກັບຂໍ້ມູນໄດ້ໃນແບບທີ່ແຈກຢາຍ, ແລະຮັບຮູ້ການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ມີສາຍແລະສ້າງແຜນທີ່ດ້ວຍຄວາມຊ່ວຍເຫລືອຂອງເຄືອຂ່າຍແລະການແຈກຈ່າຍນ້ໍາຫນັກ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິທີການຂອງເຄືອຂ່າຍປອມເຮັດໃຫ້ມີການຂາດການວິນິດໄສໃນລະບົບທີ່ບໍ່ມີຕົວແບບໃນລະບົບທີ່ບໍ່ມີສາຍ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການໃນເຄືອຂ່າຍ Neural ປອມແມ່ນບໍ່ສົມບູນແບບ, ແລະມັນພຽງແຕ່ໃຊ້ປະສົບການທີ່ມີປະສິດຕິພາບໃນຂົງເຂດພິເສດແລະສະນັ້ນບົດສະຫຼຸບການບົ່ງມະຕິທີ່ຖືກແຕ້ມຈາກມັນບໍ່ແມ່ນການຕີຄວາມຫມາຍ.