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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.

  1. Eingabeschicht (Inputlayer)
  2. Verarbeitungsschicht (ein oder mehrere - auch als Hiddenlayer bezeichnet)
  3. Ausgabeschicht (Outputlayer)

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.

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.

Einteilung nach der Art und Weise der Verbindungen