Ich würde zunächst auf eine konkrete Problemlösung verzichten. Und erst einmal mit den grundsätzlichen Dingen und Fragen zum neuronalen Netz anfangen.
1. Netzstruktur
Hier würde ich mich jetzt auf das Beispiel beziehen, daher wäre das ein was für ein Netz? Feed Forward mit Backpropagation, wenn ich richtig gelesen habe.
Dafür wir mindestens benötigt: ein Eingangsneuron, ein verstecktes Neuron (zwischen Ein- und Ausgang) und ein Ausgangsneuron.
Wenn ich das richtig sehe, ist jedes Eingangsneuron mit jedem versteckten Neuron verbunden (ich brauche einen Speicherplatz für das Gewicht jeder dieser Verbindungen)
und jedes versteckte Neuron ist mit jedem Ausgangsneuron verbunden (auch hier wieder Speicherplatz für das Gewicht jeder dieser Verbindungen).
Für die Gewichtsberechnung wird wohl der Datentyp "float" benötigt, für Datenmengen werden Arrays benötigt:
//Gewicht für Verbindungen Eingangsneuron, mit jedem versteckten Neuron
float IH_Weights[InputNeurons][HiddenNeurons];
//Gewicht für Verbindungen jedes versteckte Neuron, mit jedem Ausgangsneuron
float HO_Weights[HiddenNeurons][OutputNeurons];
Wenn ich mir das jetzt im Vergleich zur Beispielseite ansschaue, ist dort nur die Rede von HiddenWeights und OutputWeights.
Die Frage, wie bezeichne ich die Gewichte zwischen den Input Nodes und den Hidden Nodes - als InputWeights oder als HiddenWeights? - war für mich noch nicht ganz so spontan zu beantworten.
Deshalb habe ich die mal IH_Weights und HO_Weights genannt.
Man will ja auch nicht immer langwierig den Sachverhalt in jeder Variablen beschreiben, was zu Vereinfachungen führt, die für Außenstehende aber missverständlich sein können.
Deswegen lasse ich das jetzt erst mal so stehen.
MfG
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Zitat von stochri
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