Künstliche Neuronale Netze
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12.05.2009<br />
Generelles Schema<br />
• Generelle generische Methode des Lernens in neuronalen <strong>Netze</strong>n<br />
• O = Output, T = Target, Error = T - O<br />
• Gewichtsveränderung:<br />
• W j = W j + α × I j × Error, α ist die Lernrate<br />
Perzeptron<br />
27<br />
Perzeptrons und Entscheidungsbäume<br />
• Lokales und verteiltes Kodieren<br />
• Diskret und reell<br />
• Lernkurve für zwei Probleme: Majority, WillWait-Problem<br />
• Perzeptron gut für Majority, weil linear separabel, Entscheidungsbaum<br />
hat Probleme<br />
• WillWait gut für Entscheidungsbaum aber nicht linear separabel, auch<br />
hart für Perzeptron (65% Genauigkeit)<br />
Perzeptron<br />
28<br />
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