Mustererkennung mit Neuronalen Netzen - Informatik

Lernregel für das Perzeptron (1)"
Gegeben sei eine Menge von Lernbeispielen
(Trainingsbeispiele) für den Eingangsvektor Χ.
Für jedes Beispiel ist der gewünschten Ausgangswert d(Χ)
bekannt. Bei einer Klassifikationsaufgabe ist d(Χ)
üblicherweise +1 oder -1.
Die Lernregel für das Perzeptron ist wie folgt:
Beginne mit Zufallswerten für alle Gewichte
Wähle einen (den nächsten) Eingangsvektor Χ aus der
Menge der Trainingsbeispiele
Wenn der berechnete Ausgangswert y(Χ) nicht mit dem
gewünschten Ausgangswert übereinstimmt ( y(Χ) ≠ d(Χ) ),
verändere alle Gewichte mit Δw i = d(Χ) x i .
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Bildverarbeitung und Biometrik
SS13 7.20