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Torpedo:
@menschjens
Wie werden diese Funktionen denn verändert? Einfach die Koeffizienten ein bisschen erhöhen? (zum Beispiel)
Es werden die sowohl Schwellwerte als auch die Gewichtungen der einzelnen Neuronen und Verbindungen verändert.
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Torpedo:
Zum Beispiel ein NN, das Buchstaben (A-Z,a-b) von Ziffern (0-9) unterscheiden soll.
Ich würde da jetzt als totaler Neuling 8 Neuronen erstellen (für jedes Bit eines). Wenn der Ausgang der Neuronen mehr als 70% "positiv" ist, dann würde ich die Eingabe als Zahl ansehen. Wäre das theoretisch richtig?
Wenn du eine solche Klassifizierungsaufgabe hast, ist ein Binäres Perzeptron wohl am geeignetsten. Ein Perzeptron ist ein geschichtetes NN ohne Rückkoplung. Du kannst die Engabe sowohl Binär realisieren, als auch direkt, du hast nur ein Eingangsneuron, dessen Ausgangswert gleich dem
ASCII Wert deines Zeichens ist (ich vermute mal, dass du
ASCII Code als eingabe verwenden willst). Dann hast du ein Ausgabeneuron, das erregt ist wenn deine Eingabe ein Buchstabe und das nicht erregt ist, falls es eine Zahl ist - oder anders rum.
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Torpedo:
Aber was wäre dann ein Beispiel für so eine Funktion?
f(x) = a*x+b (wobei x entweder 1 oder 0 sein kann)
Wahrscheinlich sind die Funktionen viel komplexer, oder?
Du kannst mit NNs alle berechenbaren Funktionen Berechnen.