Information Technology Reference
In-Depth Information
Die Eingabesignale werden in einem 9-stelligen Vektor codiert; jede Stelle repräsentiert eines
der in Tabelle 6-1 abgebildeten Merkmale. Ist dieses Merkmal vorhanden, erhält der Vektor an
dieser Stelle eine 1, ist es nicht vorhanden eine 0.
Die drei Eingabesignalvektoren sehen dann wie folgt aus:
Ampel ist aus : (1,0,0,1,0,0,1,0,0)
Normale Ampelphase : (0,1,0,0,1,0,0,1,0)
Ampel blinkt : (0,0,1,0,0,1,0,0,1)
Die Ausgabe erfolgt in einer 50x50 Matrix; jeder einzelne Punkt stellt ein Ausgabeneuron dar;
somit gibt es insgesamt 2500 Ausgabeneuronen.
3
Jedes dieser Neuronen verfügt über neun Gewichte, entsprechend dem Eingabesignalvektor.
Somit ergeben sich 50x50 Neuronen mit jeweils neun Gewichten zu diesen Neuronen. Damit
diese Gewichte sinnvoll und übersichtlich gespeichert werden konnten, wurden sie in einem
50x50x9 Array abgespeichert. Die ersten zwei Dimensionen des Arrays legen die Position des
Neurons fest und die letzte Dimension speichert die neun Gewichtswerte. Dieses 3-dimensio-
nale Array stellt somit die Gewichtsmatrix w
ij
dar. Die Gewichte für die einzelnen Neuronen
werden per Zufall vergeben und liegen zwischen 0 und 1.
Das Lernen erfolgt nach dem oben angegebenen Algorithmus (Kapitel 4); die genaue Bestim-
mung der Lernrate sowie des Radius sehen für dieses Modell wie folgt aus:
Lernrate:
H(t 1) H
max
*(H
min
/ H
max
)
t/t
max
t
: aktueller Iterationsschritt
1d t d t
max
t
max
: Gesamtzahl der Iterationsschritte
H
max
: Anfangslernrate (in diesem Fall 1)
H
min
: Untergrenze der Lernrate (in diesem Fall 0,001)
(6.5)
Für
H(t)
gilt:
HdHdH
(t)
min
max .
Radius:
V
z
(t 1) V
max
*(V
min
/ V
max
)
t/t
max
t
: aktueller Iterationsschritt
1d t d t
max
t
max
: Gesamtzahl der Iterationsschritte
V
max
: Anfangsgröße des Radius (in unserem Fall 40)
V
min
: Untergrenze des Radius (in unserem Fall 2)
(6.6)
Für
V
z
(t)
gilt:
VdVdV
(t)
min
max .
3
Die Idee für die Ausgabe wurde inspiriert durch Arbeiten an der Universität Regensburg:
http://rfhs8012.fh-regensburg.de/~saj39122/begrolu/nn1.html.
Search WWH ::
Custom Search