Part 1 - Kooths.de
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Lernzyklus<br />
• Schritt 1<br />
• Auswahl eines Trainingsmusters p[x(p),y(p)]<br />
• Anlegen <strong>de</strong>s Eingabemusters an die Inputschicht<br />
• Schritt 2<br />
• Verarbeitung <strong>de</strong>s ausgewählten Trainingsmusters zum<br />
Netzoutput out<br />
• Schritt 3<br />
• Soll-Ist-Vergleich: Netzoutput vs. Ausgabemuster <strong>de</strong>s<br />
Trainingsbeispiels (out(p) vs. y(p))<br />
• Ermittlung <strong>de</strong>s Fehlermaßes E(p)<br />
• Schritt 4<br />
• Berechnung <strong>de</strong>r durch das Fehlermaß <strong>de</strong>s Trainingsbeispiels<br />
induzierten Än<strong>de</strong>rung <strong>de</strong>r Netzgewichte ∆g(p)<br />
(Anwendung <strong>de</strong>r Lernregel)<br />
KOOTHS – BiTS: Neuronale Netze / Soft Computing, WS 2004/2005 | Teil 1 48
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