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VB.NET - Ein- und Umsteiger
neuronales Netz 
Autor: Sword
Datum: 03.03.08 18:36

hi^^

ich bastel mir gerade ein lernfähiges neuronales Netz.
was das 1-schichtige Netz angeht, ist das ganze ja eine leichte Sache:

Do until Fehlerabweichungaller = 0
fehlerabweichungaller = 0
for x as int16 = 0 to parameterzahl -1
soll = gewünschtes_Ergebnis(x)
do until fehlerabweichung = 0
fehlerabweichung = 0
ist = gewicht1*parameter(0)+gewicht2*parameter(1)+gewicht3
if ist = soll = false
delta = soll - ist
fehlerabweichung = delta
fehlerabweichungaller += delta
gewicht1 = gewicht1 + lernrate*delat*parameter(0)
gewicht2 = gewicht2 + lernrate*delat*parameter(1)
gewicht3 = gewicht3 + lernrate*delat
end if
ist = gewicht1*parameter(0)+gewicht2*parameter(1)+gewicht3
loop
next
loop

soll also heißen:
wende solange die Delta-Regel auf die Gewichte an, bis die Gewichte stimmen.


nun will ich aber auf mehrschichtige Netze umschwenken!
dummerweise verstehe ich einige Erklärungen im Internet nicht.
ich weiß, dass man z.B. bei einem 2-schichtigen Netz zuerst alle Werte berechnet, dabei die jeweiligen Ausgaben der Neuronen mit der Funktion f(x) = 1/(1+e^(-k*x)) verrechnet, um zu dem nächsten Eingabewert zu kommen, und am ende dann die Fehlerabweichung rückwärts über alle Gewichte laufen lässt.

ich habe hier auch ein Programm namens BPROP, welches ein XOR-Glied simuliert (nach diesem Verfahren). da wird auch berechnet, welche Gewichte die 3 Neuronen brauchen, damit eine XOR-Funktion dargestellt werden kann.


Ich bräuchte jetzt geziehlte Informationen, evtl. auch mit einem Beispiel, wie man von der Abweichung der ausgegebenen Werte auf die neuen Gewichte kommt^^

Stichwort "Backpropagation" würde ich vermuten.
kann mir da einer helfen?^^

__________________________________
irgendwas wird schon rauskommen^^

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neuronales Netz1.538Sword03.03.08 18:36
Re: neuronales Netz935Melkor03.03.08 18:59
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