GMU:Neuronale Netze - eine Einführung für Künstler/Präsentation/Neuronale Netze in Processing: Difference between revisions

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Bei <code>f(float)</code> handelt es sich um die [http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron#Types_of_transfer_functions Aktiviersungsfunktion] (transfer function), hier eine Sigmoid Funktion.
Die resultierende Ausgabe ist das Result der [http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron#Types_of_transfer_functions Aktiviersungsfunktion] (transfer function), hier eine Sigmoid Funktion.


<source lang="java">
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=== Der Lernprozess - Backpropagation ===
=== Der Lernprozess - Backpropagation ===


Als Eingabe wird ein ein zufällig gewähltes Paar an Werte aus dem Trainingsset und der entsprechende Erwartungswert übergeben.
Als Eingabe wird ein zufällig gewähltes Paar an Werten aus dem Trainingsset und der entsprechende Erwartungswert übergeben.


<source lang="java">
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Anpassung innerer Gewichte - vom Hidden Layer zum Input Layer.
Danach erst erfolgt die Anpassung der inneren Gewichte - vom Hidden Layer zum Input Layer.


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