DWH-und-KDD--VL-18 - Informationssysteme - Universität Oldenburg
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DATA MINING<br />
Künstliche Neuronale Netze – Überwachtes Lernen IV/VIII<br />
→ Hebb‘sches Lernen – Beispiel II/V<br />
→ 1. Musterpaar:<br />
[+1,-1,+1,-1,+1,-1]<br />
i=0 i=5<br />
j=0 j=3<br />
w ij = 0; η = 1<br />
+1 -1 +1 -1 +1<br />
+1 -1 +1 -1 +1<br />
∆w ij = η·x i·s j<br />
-1 +1 -1 +1 -1 +1<br />
w ij ⇐ ∆w ij + w ij<br />
-1<br />
+1<br />
-1<br />
+1<br />
-1<br />
-1<br />
-1<br />
+1<br />
[+1,+1,-1,-1]<br />
-1<br />
+1 -1 +1 -1 +1 -1<br />
+1<br />
+1 -1 +1 -1 +1 -1<br />
-1<br />
-1 +1 -1 +1 -1 +1<br />
+1<br />
-1 +1 -1 +1 -1 +1<br />
-1<br />
Dr. Frank Köster · <strong>Universität</strong> <strong>Oldenburg</strong> · Department für Informatik · Abteilung <strong>Informationssysteme</strong> · Escherweg 2 · 26121 <strong>Oldenburg</strong> · eMail: Frank.Koester@Informatik.Uni-<strong>Oldenburg</strong>.de 17<br />
+1<br />
a j<br />
o j<br />
+6<br />
+1<br />
+6<br />
+1<br />
-6<br />
-1<br />
-6<br />
-1<br />
= ⇒ f out (a j ,Θ j ) =<br />
<strong>18</strong>