Zitat Zitat von Andun
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Also damit hier nicht der Eindruck aufkommt, keiner liest hier diesen hevorragenden Thread: I do!
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=)

Habe extra ein paar Links aufgelistet:
http://www.alekto-programming.com/mo...howpage&pid=31

xunwichtig hats gut zusammengefasst.

Hier nochmal graphisch erklärt...
http://galaxy.agh.edu.pl/%7Evlsi/AI/.../backprop.html

Das Neuronale Netz wird mit einem Trainingssatz gefüttert, welche sich dann bis zu den Ausgangs-Neuronen fortpflanzen. Dort wird die Differenz zum gewünschten Ausgabe-Wert festgestellt.

Backpropagation bezeichnet dann die Methode, wie die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen (Dendriten) verändert werden und zwar vom Ausgang her Richtung Eingang.


Als nächstes ist geplant, dass auch Dendriten gelöscht werden können und neue "entstehen". Bewegt sich das Gewicht eines Dendrits gegen 0 werde ich es auf irgendeinen Wert setzen, der auf "normale" Weise nicht angenommen werden kann (Double.MinValue oder so). Dann wird dieser Dendrit beim nächsten RUN/TRAIN einfach übergangen.
Sollte das Netz dann mal "hängen", dann könnten automatisch neue Dendriten durch das Wiederauferwecken von "toten" Verbindungen entstehen.
So kommt dann auch noch ein evolutionärer Hauch hinein.

/mfg, plusminus