View/Open - JUWEL - Forschungszentrum Jülich

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KAPITEL 5. Klassifizierung mit neuronalen Netzen
Klassenraum durchgeführt (ATKINSON & TATNALL 1997 [7]). Hier wird weiterhin
nur mit linearen Separationsfunktionen gearbeitet.
Transformation in \
neues Koordinatensystem
durch Einführung einer
verdeckten Schicht
Abbildung 5 .4 . : Ein zweischichtiges neuronales Netzwerk (verändert nach CANTY 2006
[41]).
Auch eine solches einfaches neuronales Netz kann zu unbefriedigenden Ergeb-
nissen führen, wenn keine eindeutigen Cluster vorhanden sind und die Klassen
sich stark überlagern bzw. sich nicht durch lineare Diskriminantenfunktionen tren-
nen lassen. Eine mögliche Antwort auf diese Problem ist die Einf ührung einer
verdeckten Schicht. Abbildung 5.4 zeigt ein zweischichtiges Perzeptron (multi-
layer perceptron), das aus einer Verteilerschicht, einer verdeckten Schicht und
einer Ausgangsschicht besteht . Es handelt sich um ein Feed-Forward-Netz, des-
sen Berechnung streng von links nach rechts durchgeführt wird und das keine
Rückkopplungen besitzt. Eine erste Schicht übernimmt weiterhin die Verteilung
des Eingangssignals an die Neuronen, sie besitzt sonst keine Funktionen 2 . Die
verdeckte Schicht transferiert die Eingabedaten in einen nichtlinearen Raum, in
dem die Daten nun linear trennbar sind . Die zweite Schicht führt diese Trennung
analog zu Abbildung 5 .3 aus. Deshalb ist erst bei neuronalen Netzen ab zwei
2 Die erste Schicht wird nicht mitgezählt, da hier keine Berechnung erfolgt.
m1
mk
mM