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lernen_in_hopfield-netzen

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   * Für jedes Neuron muss die gewichtete Summe berechnen werden.  Dies ist nichts anderes als die Multiplikation der Gewichtsmatrix mit dem Eingabevektor:   $V_{\text{neu}} = W \cdot v$   * Für jedes Neuron muss die gewichtete Summe berechnen werden.  Dies ist nichts anderes als die Multiplikation der Gewichtsmatrix mit dem Eingabevektor:   $V_{\text{neu}} = W \cdot v$
-          * Alternativ kann man auch jede Komponente mit der Formel netj = Σ wij ⋅ xi berechnen.  Die Matrixschreibweise impliziert genau dies und ist damit nur eine elegante Form der Notation.+          * Alternativ kann man auch jede Komponente mit der Formel $net_j$ = Σ $w_{ij} \cdot x_i$ berechnen.  Die Matrixschreibweise impliziert genau dies und ist damit nur eine elegante Form der Notation.
   * Für jede Komponente des errechneten Vektors ($V_{\text{neu}}$ )   muss mithilfe der Aktivierungsfunktion der neue Zustand berechnet werden.   * Für jede Komponente des errechneten Vektors ($V_{\text{neu}}$ )   muss mithilfe der Aktivierungsfunktion der neue Zustand berechnet werden.
   * Die letzten beiden Punkte müssen so oft wiederholt werden, bis sich das Netz stabilisiert hat, d.h., bis sich keine Änderung des Ausgabemusters mehr ergibt.   * Die letzten beiden Punkte müssen so oft wiederholt werden, bis sich das Netz stabilisiert hat, d.h., bis sich keine Änderung des Ausgabemusters mehr ergibt.
lernen_in_hopfield-netzen.txt · Zuletzt geändert: 2024/01/21 15:01 von torsten.roehl