Neuronale Netze

Kapitel 3 Bausteine künstlicher Neuronaler Netze (wichtige Grundlagen)dkriesel.comm◮sion bezeichnen wir also mit m. Datenwerden von einem Neuronalen Netz ausgegeben,indem die Komponenten des Ausgabevektorsvon den Ausgabewerten derAusgabeneurone übernommen werden.Wir haben nun die Grundbausteine derNeuronalen Netze definiert und näher betrachtet– ohne jedoch ein Netz einmal inAktion zu sehen. Wir wollen mit dieserrein erklärenden Ansicht zunächst etwasweiter fortfahren und ganz allgemein beschreiben,wie ein Neuronales Netz lernenkönnte.ÜbungsaufgabenAufgabe 5: Ist es (Ihrer Meinung nach)sinnvoll, bei schichtenbasierten Netzen wiez.B. FeedForward-Netzen ein Biasneuronpro Schicht einzufügen? Erörtern Sie diesin Bezug auf die Darstellung und die Implementierungdes Netzes. Ändert sich etwasam Ergebnis des Netzes?Aufgabe 6: Zeigen Sie sowohl für die Fermifunktionf(x), als auch für den TangensHyperbolicus tanh(x), dass sich die Ableitungender Funktionen durch die Funktionselbst ausdrücken lassen, dass also die beidenBehauptungen1. f ′ (x) = f(x) · (1 − f(x)) und2. tanh ′ (x) = 1 − tanh 2 (x)gelten.50 D. Kriesel – Ein kleiner Überblick über Neuronale Netze (EPSILON-DE)