Cách phân loại mới này có những ưu

Cách phân loại mới này có những ưu điểm sau: Nó cung cấp thông tin về sự đa dạng của các phương pháp MSA dựa trên DL bằng cách phân biệt các loại neural networks. Nó làm cho việc phân biệt các phương pháp MSA dựa trên DL trở nên dễ dàng hơn nhiều. Nó giúp chúng ta hiểu được mối quan hệ qua lại giữa các loại neural networks được dùng trong các phương pháp MSA. Nó hoàn thiện sự tiến hóa của các MSA dựa trên DL bằng cách thêm vào các MSA dựa trên sự kết hợp giữa DL và fuzzy logic

Kết quả (Anh) 1:

This new classification has the following advantages: It provides information about the diversity of DL-based MSA methods by distinguishing types of neural networks. It makes distinguishing between DL-based MSA methods much easier. It helps us understand the interrelationships between the types of neural networks used in MSA methods. It completes the evolution of DL-based MSAs by adding MSAs based on a combination of DL and fuzzy logic.

Kết quả (Anh) 2:

This new classification has the following advantages: it provides information about the diversity of DL based MSA methods by distinguishing neural network types. It makes it easier to distinguish between DL based MSA methods. It helps us understand the interrelationships between the types of neural networks used in MSA methods. It improves the evolution of DL based MSA by adding a combination of DL and fuzzy logic.

Kết quả (Anh) 3:

This new classification method has the following advantages: it provides information about the diversity of MSA methods based on DL by distinguishing the types of neural networks. It makes it easier to distinguish MSA methods based on DL. It is helpful for us to understand the relationship between neural network types used in MSA method. It improves the evolution of MSA based on DL by adding MSA based on the combination of DL and fuzzy logic.