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RecurrentLayerNeuralNetwork

Künstliches neuronales Netz mit einer Schicht mit direkten Rückkopplungen

Ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) besteht aus künstlichen Neuronen. Solch ein Netz oder auch Netzwerk hat als Vorbild die Vernetzung von Nervenzellen im biologischen Gehirn oder auch im Rückenmark von Lebewesen.

Struktur von neuronalen Netzen Bearbeiten

Die Struktur neuronaler Netze wird auch als Topologie bezeichnet und ist meistens dadurch gekennzeichnet, dass Anzahlen von künstlichen Neuronen in sogenannten Schichten hintereinander angeordnet sind, wobei unterschieden wird zwischen der Eingangs- und Ausgangs-Schicht für In- bzw. Output und den verdeckten Schichten dazwischen - die geläufigen englichen Vokabeln sind: "Layer" für "Schicht" und "hidden layer" für "Verdeckte Schicht". Ein solches Neuronales Netz ist lernfähig und es muß, um eine Informationsverarbeitung zu schaffen, ständig trainiert werden. Unterschieden wird auch, ob der Verarbeitungsvorgang nur in einer Richtung erfolgen kann, oder ob eine Rückkopplung vorhanden ist.

Künstliches NeuronBearbeiten

ArtificialNeuronModel deutsch

Künstliches Neuron

Künstliche Neuronen können durch die nachfolgenden Begriffer erklärt werden:

Wichtung Bearbeiten

Die Eingaben über die Eingänge des Neurons werden unterschiedlich gewichtet, so dass der Einfluß, welchen eine Eingabe ausübt, der zugeordneten Bedeutung des Gewichtes entspricht.

Übertragungsfunktion Bearbeiten

Es wird die Gesamtsumme Σ der Eingaben berechnet, so dass insgesamt die Netzeingabe festgestellt wird.

Aktivierungsfunktion Bearbeiten

Die Aktivierungsfunktion bestimmt die Ausgabe des Neurons.

Schwellenwert Bearbeiten

Wenn der Schwellenwert überschritten wird, erfolgt eine Aktivierung, d.h. das Neuron reagiert auf die Eingaben.

Eingaben Bearbeiten

Die Eingaben xi sind der Input des künstlichen Neurons.

Aktivierung Bearbeiten

Die Aktivierung ist das errechnete Ergebnis des künstlichen Neurons.

WeblinksBearbeiten

LiteraturBearbeiten

Werner Kinnebrock: Neuronale Netze: Grundlagen, Anwendungen, Beispiele. Oldenbourg Verlag, München 1994, ISBN 3-486-22947-8

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