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lernalgorithmus

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lernalgorithmus [2025/01/29 07:59] – torsten.roehllernalgorithmus [2025/01/29 10:58] (aktuell) – [Netzeingabe $net$] torsten.roehl
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 {{ :pnn.png?400 |}} {{ :pnn.png?400 |}}
 <WRAP center round tip 90%> <WRAP center round tip 90%>
-Die Schwelle θ wird durch ein konstantes Gewicht $w_{31}=−0.1$ festgelegt. Nur  die Gewichte $w_{11}​$ und $w_{21}$ werden gelernt, um alle Trainingsmuster wiedergeben zu können.+Die Schwelle θ wird durch ein konstantes Gewicht (in unserem Beispiel) $w_{31}=−0.1$ festgelegt. Nur  die Gewichte $w_{11}​$ und $w_{21}$ werden gelernt, um alle Trainingsmuster wiedergeben zu können.
  
  
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 Da wir nur ein Ausgabeneuron haben ist $net_j=net_1=net$ also folgt für drei Eingabeneuronen: Da wir nur ein Ausgabeneuron haben ist $net_j=net_1=net$ also folgt für drei Eingabeneuronen:
 \begin{equation} net = \sum_{i=1}^3 w_{i1} \cdot x_i = w_{11}  \cdot x_1 +   w_{21}  \cdot x_2+ w_{31}  \cdot 1\end{equation}  \begin{equation} net = \sum_{i=1}^3 w_{i1} \cdot x_i = w_{11}  \cdot x_1 +   w_{21}  \cdot x_2+ w_{31}  \cdot 1\end{equation} 
 +Dabei wird verwendet, dass $x_3=1$ gesetzt worden ist.
 ==== Aktivierungsfunktion ==== ==== Aktivierungsfunktion ====
 Die Aktivierungsfunktion für das //Perzeptron// lautet: Die Aktivierungsfunktion für das //Perzeptron// lautet:
lernalgorithmus.1738137597.txt.gz · Zuletzt geändert: 2025/01/29 07:59 von torsten.roehl