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Einsatzmodi • Recallmodus (Arbeitsmodus) • Einsatz des erworbenen Wissens • Trainingsmodus • Wissenserwerb aus Trainingsbeispielen KOOTHS – BiTS: Neuronale Netze / Soft Computing, WS 2004/2005 | Teil 1 22
Formale Neuronen (Processing Units) • Eigenschaften • verfügen über Ein- und Ausgänge • empfangen Signale • aggregieren diese zu einem Nettosignal • generieren aus dem Nettosignal einen eigenen Signalwert • senden diesen Signalwert an nachgelagerte Neuronen • Arten • Inputneuronen (Signalempfang von der Außenwelt) → vgl. natürliche Rezeptorzellen • innere/verdeckte Neuronen (Signalverarbeitung und - verteilung) → interne Repräsentation der Domäne • Outputneuronen (Signalweitergabe an die Außenwelt) → vgl. natürliche Effektorzellen KOOTHS – BiTS: Neuronale Netze / Soft Computing, WS 2004/2005 | Teil 1 23
Seite 1 und 2: Neuronale Netze/ Soft Computing Tei
Seite 3 und 4: Gliederung 1. Einführung und Einor
Seite 5 und 6: Einordnung in die BI-relevanten KI-
Seite 7 und 8: Soft Computing: Teilgebiete (Basist
Seite 9 und 10: Literatur • Backhaus, K. u.a.: Mu
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Seite 13 und 14: (Künstliche) Neuronale Netze • V
Seite 15 und 16: Natürliches Vorbild: Menschliches
Seite 17 und 18: SOR-Modell INPUT (Problem) „Infor
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Seite 21: „Informationsverarbeitung“, Wis
Seite 25 und 26: Interne Funktionen eines Neurons
Seite 27 und 28: Bestimmung des Nettoinputs hier: ne
Seite 29 und 30: Komponenten/Eigenschaften eines Neu
Seite 31 und 32: Systematisierung Neuronaler Netze (
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Seite 35 und 36: Netztopologien 3: Netze mit Rückko
Seite 37 und 38: Konnektivitätsmuster in Matrixnota
Seite 39 und 40: Demo 1 Lösungsbaustein: Perceptron
Seite 41 und 42: Demo 1 XOR-Operator x y Neuronales
Seite 43 und 44: Demo 1 Grafische Interpretation von
Seite 45 und 46: Demo 2 Netzmodell (ohne Bias-Neuron
Seite 47 und 48: Allgemeine Aspekte neuronaler Lernv
Seite 49 und 50: Trainingsepochen und -modus • Tra
Seite 51 und 52: Lernphase • Initialisierung der N
Seite 53 und 54: Hebbsche Lernregel: Einfache Form
Seite 55 und 56: Hebbsche Lernregel: Allgemeine Form
Seite 57 und 58: Generalisierte Delta-Regel (Error-B
Seite 59 und 60: Lerngegenstand und Lernverfahren Ne

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