Aus dem Kurs: Machine Learning Grundlagen

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Lösung: Klassifikation mittels eines neuronalen Netzes

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Lösung: Klassifikation mittels eines neuronalen Netzes

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Schauen wir uns nun die Lösung für unsere Aufgabe an. Beginnen wir vielleicht damit, wie wir die Gewichte erzeugen können für unser neuronales Netz. Die Gewichtsmatrix wih ist in diesem Fall eine 4x2-Matrix, dadurch dass wir zwei Input-Neuronen haben und vier Hidden-Neuronen. Unsere Matrix who wiederum ist eine 2x4-Matrix, dadurch dass wir vier Hidden-Neuronen und zwei Output-Neuronen haben. Das war der erste wichtige Schritt, den Sie erreichen mussten, dass Sie hier diese Matrizen richtig erstellen. Zusätzlich müssen Sie das Anpassen der Trainings- und Test-Inputs an die Aktivierungsfunktion ein wenig verändern. Dadurch, dass wir jetzt nicht nurmehr binäre Input-Werte haben, sondern Fließkommawerte, müssen wir hier die Berechnung ein wenig anpassen, damit wiederum unsere Input-Werte dem Output der Aktivierungsfunktion entsprechen bzw. dem Output-Bereich der Aktivierungsfunktion. Achtung: Sie mussten auch noch damit umgehen können, dass unser Output nun nicht mehr ein einziger Wert…

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