
Zitat von
Moppi
Das Netz wird trainiert, indem die Eingangszustände "eingeübt" werden. Dafür werden bei jedem Durchlauf immer die Ergebnisse an den Ausgabeneuronen mit den Werten in Target[x][y] verglichen und dann Korrekturen durchgeführt. Wenn eine vorgegebene Genauigkeit erreicht ist, ist das Training beendet. Ab dem Zeitpunkt kann dann jeder der möglichen Eingangszustände auf den trainierten Ausgangszustand "übersetzt" werden. Und zwar ohne, dass die Trainingsdaten für die Ausgänge hinzugezogen werden.
So wie es vorliegt, mit einer verdeckten Schicht, ähnelt das Ganze mehr einem Logikgatter mit beliebig vielen Eingängen und beliebig vielen Ausgängen. Die Logik ist aber nicht fest verdrahtet, sondern frei wählbar. Das Programm rechnet dann so lange, bis es alle Eingangszustände auf die gewünschten Ausgangszustände abbilden kann.
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