Information Technology Reference
In-Depth Information
y
y
2
2
1
1
x
x
0
0
2
4
6
8
2
4
6
8
1
1
1
·
w
1
0
1
·
w
2
0
1
·
w
3
0
Abbildung 6.9: Annäherung einer Funktion durch eine Summe von Gaußkurven mit
Radius
=
1. Es ist
w
1
=
1,
w
2
=
3und
w
3
=
2.
1
1
2
5
3
y
x
0
1
6
2
1
Abbildung 6.10: Ein Radiale-Basisfunktionen-Netz, das die gewichte Summe von
Gaußfunktionen aus Abbildung 6.9 berechnet.
Gewichte der Verbindungen von den Eingabeneuronen zu den Neuronen der ver-
steckten Schicht werden durch die Trainingsbeispiele festgelegt: Jedem versteckten
Neuron wird ein Trainingsbeispiel zugeordnet, und die Gewichte der Verbindungen
zu einem versteckten Neuron werden mit den Elementen des Eingabevektors des
zugehörigen Trainingsbeispiels initialisiert.
Formal: Sei
L
fixed
= {
l
1
,...,
l
m
}
eine feste Lernaufgabe, bestehend aus
m
Tra i -
ningsbeispielen
l
=(
ı
(
l
)
,
o
(
l
)
).DajedesTrainingsbeispielalsZentrumeinereigenen
radialen Funktion verwendet wird, gibt es
m
Neuronen in der versteckten Schicht.
Diese Neuronen seien
v
1
,...,
v
m
.Wirsetzen
w
v
k
=
ı
(
l
k
)
.
k
{
1, . . . ,
m
}
:
