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Der Trainingsprozess gestaltet sich dabei recht einfach. Zunächst wird der Inhalt der Trai-
ningsdaten eingelesen und dem neuronalen Netz präsentiert. Das darauf hin errechnete
Ergebnis wird mit dem Original verglichen und wenn sich eine Abweichung zwischen
Ergebnis und Original einstellt, dann justiert der Trainingsalgorithmus die Gewichte, um
sie dann in den entsprechenden Synapsen zu speichern. Insofern schlägt sich die Differenz
zwischen der tatsächlichen Ausgabe des neuronalen Netzes und der erwarteten Ausgabe
als Fehler nieder. Dieser Trainingsprozess wird solange durchlaufen, bis der Fehler unter-
halb einer akzeptablen Ebene fällt. Eine solche Ebene wird gewöhnlich als Prozentwert,
wie beispielsweise in diesem Fall 10 %., vereinbart.
Die Implementierung beginnt in der Regel damit, die Architektur des neuronalen Net-
zes festzulegen, indem die Eingabe- und Ausgabeschicht und in diesem Anwendungsfall
die benötigte verdeckte Schicht definiert werden.
LinearLayer input = new LinearLayer();
SigmoidLayer hidden = new SigmoidLayer();
SigmoidLayer output = new SigmoidLayer();
input.setLayerName("input");
hidden.setLayerName("hidden");
output.setLayerName("output")
Die einzelnen Schichten werden mit Hilfe des JOONE-Objektes
SigmoidLayer
er-
zeugt. Sigmoid-Schichten produzieren eine Ausgabe, basierend auf dem natürlichen Lo-
garithmus, wobei JOONE neben der Sigmoid-Funktion selbstverständlich noch weitere
Funktionen zur Verfügung stellt. Nach dieser Festlegung werden die einzelnen Schich-
ten mit einem „sprechenden“ Namen versehen, der nicht zuletzt für die Identifikation
während eines eventuellen Debuggens dienlich sein wird. Außerdem muss jede einzelne
Schicht dahingehend spezifiziert werden, mit wievielen Neuronen sie ausgestattet werden
soll. Die Anzahl von
row
entspricht demzufolge der Anzahl von Neuronen in der Schicht.
input.setRows(2);
hidden.setRows(3);
output.setRows(1);
In dem Anwendungsfall entspricht die Spezifikation der Schichten den Sachverhalten der
XOR-Problematik, da auch die XOP-Operation zwei Eingaben erfordert, um dann als Er-
