Neuronale Netze - Erklärung für 'nen 13-Jährigen gesucht :D

[negaH]

Hi, lese dir das mal durch http://www.delphipraxis.net/internal...ect.php?t=9450

Dort findest du auch eine fetige NN Komponente von mir mit Sourcen und Beispiel.

Diese demonstriert auch das die Sigmoid Funktion eben nich die einzigste Aktivierungsfunktion ist. Diese wird sehr oft nur für die Input&Output Schicht benutzt. Für die Hidden Units haben sich andere Aktivierungsfuntionen bewährt. Besonderts wenn man Bipolare Unit benutzt sind die Sigmoid Funktionen nicht die beste Wahl.

Um es dem Designer solcher Netze einfacher zu machen, sprich die Wahl der Aktivierungsfunktionen, die Wahl ob Unipolar oder Bipolar, die Wahl der Anzahl der Hidden Units und Layer, die Verküpfungen dieser Units untereinander usw. usw. habe ich ein Cascade Correlation Network implementiert. Das hat den Vorteil das der Designer nur die Input&Output definieren muß und der Rest baut sich das Netzwerk quasi beim Training selber auf. Es wächst quasi von selbst so lange bis es das Trainingsziel erreicht hat. Es entscheidet auch selbstständig welche Aktivierungsfunktionen für die Units am besten geeignet sind, und es versucht selbsständig die Verknüpungen der Unit zu optimieren. Dabei wird das QuickProp Verfahren für die Backpropagation benutzt und der gesamte Trainingsprocesss läuft per Backtracking ab.

Gut, der einzigste Hacken dabei ist das man schon ein bischen Fachwissen benötigt um diese Komponente mit all ihren Einstellungsmöglichkeiten zu verstehen und benutzen zu können. Ist leider immer so bei solchen Dingen.

Gruß Hagen