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====== Netzwerk Topologien   ======
Neuronale Netze bestehen aus Neuronen, die untereinander verbunden sind. Die **Verbindungen**  werden als **Gewichte** bezeichnet. Z.B. bezeichnet  $w_{ij}$  die Verbindungsstärke (das ist eine reelle Zahl) zwischen Neuron i und Neuron j.   Je nachdem auf welche Art und Weise dies geschieht, werden verschiedene Strukturen unterschieden. Diese grundsätzlich verschiedenen Strukturtypen werden als Typologien bezeichnet.

Wenn man die Topologie eines Netzwerk in den Vordergrund stellt, spricht man manchmal von Knoten anstelle von Neuronen und von Kanten anstelle von Verbindungen.Diese Begriffe sind der Graphentheorie entnommen. Andere verwendete Begriffe für Neuronen sind //Units// oder  Einheiten.
===== Eine Einteilung kann nach Schichten (engl. Layer) erfolgen =====

**Grundsätzlich werden einschichtige von mehrschichtigen Netzwerken unterschieden.**

  - <color #ffc90e>Eingabeschicht (**Inputlayer**)</color>
  - <color #22b14c>Verarbeitungsschicht (ein oder mehrere - auch als **Hiddenlayer** bezeichnet)</color>
  - <color #00a2e8>Ausgabeschicht (**Outputlayer**)</color>

<WRAP center round info 100%>
Manche Autoren zählen die Eingabeschicht nicht mit, d.h.,  in einem konkreten Netzwerk man muss sich immer vergewissern, wie hier gezählt wird.
Das Hopfield-Netzwerk ist z.B. ein einschichtiges Netzwerk, bei dem die Neuronen gleichzeitig als Eingabe- und Ausgabeneuronen fungieren.

</WRAP>



{{ :inf:ki:netz.png? |}}

Units (Neuronen) der gleichen Schicht haben die gleiche Farbe. Dieses ist lediglich ein Beispiel. Die Verarbeitungsschicht kann aus mehreren Schichten bestehen oder die Ausgabeschicht kann mehrere Einheiten (Neurone) besitzen.

  * <color #ffc90e>**Eingabeschicht**</color>
      *  <color #ffc90e> Eingabe des Musters, Reizes oder allgemein jeder Information, die verarbeitet werden soll</color>
  * <color #22b14c>**Verarbeitungschicht**(en)</color>
      *  <color #22b14c>Diese Neurone repräsentieren das eigentliche Modell.</color>
  * <color #00a2e8>**Ausgabeschicht**</color>
      *  <color #00a2e8>  Ausgabe des Musters bzw. der berechneten Information</color>



===== Einteilung nach der Art und Weise der Verbindungen =====

  * **Feedforward-Netze**
          * Die Verbindungen sind nur nach vorne, also zum nächsten Neuron vorhanden.
  * **Rekurrente Netze**
          * Die Verbindungen können auch zum Vorherigen (also rückwärts) bestehen
  * **Eigenverbindungen**
          *  Je nachdem, ob die Verbindungen auch zwischen ein und demselben Neuron ($w_{ii}$) bestehen können.