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| Aufgabe | Ein neuronales Netzwerk habe folgende Topologie:
[Externes Bild http://www2.pic-upload.de/28.07.09/iuxvxy4bewy9.jpg]
Inputs an i1 und i2 seien I1 und I2, der Output der output unit o1 sei O1, die Gewichte [mm] w_i [/mm] seien den Verbindungen wie dargestellt zugeordnet. b1 ist eine Bias-Unit mit Output 1. Der Zusammenhang zwischen Input X und Output Y einer unit sei durch [mm] Y=\bruch{1}{1+e^-X} [/mm] gegeben. Geben sie Beispiele für Zahlenwerte für alle [mm] w_i [/mm] an, sodass gilt:
I1=0, I2=0 => O1= 0.0 .... 0.1
I1=0, I2=1 => O1= 0.9 .... 1.0
I1=1, I2=0 => O1= 0.9 .... 1.0
I1=1, I2=1 => O1= 0.9 .... 1.0
(entspricht ungefähr OR-Funktion)
und geben sie für diese Fälle jeweils H1 und H2 an.
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Ich würde gerne wissen, wie man die Gewichte abschätzen kann, ohne dass man dieses Netz gleich implementieren und trainieren muss, sodass einigermaßen die Vorgegebenen Bedingungen erfüllt werden.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 03:20 Mi 12.08.2009 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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