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lernalgorithmus

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lernalgorithmus [2025/01/29 10:57] – torsten.roehllernalgorithmus [2025/01/29 10:58] (aktuell) – [Netzeingabe $net$] torsten.roehl
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 Da wir nur ein Ausgabeneuron haben ist $net_j=net_1=net$ also folgt für drei Eingabeneuronen: Da wir nur ein Ausgabeneuron haben ist $net_j=net_1=net$ also folgt für drei Eingabeneuronen:
 \begin{equation} net = \sum_{i=1}^3 w_{i1} \cdot x_i = w_{11}  \cdot x_1 +   w_{21}  \cdot x_2+ w_{31}  \cdot 1\end{equation}  \begin{equation} net = \sum_{i=1}^3 w_{i1} \cdot x_i = w_{11}  \cdot x_1 +   w_{21}  \cdot x_2+ w_{31}  \cdot 1\end{equation} 
-Dabei wird verwendet, dass $x_3=1$ ist.+Dabei wird verwendet, dass $x_3=1$ gesetzt worden ist.
 ==== Aktivierungsfunktion ==== ==== Aktivierungsfunktion ====
 Die Aktivierungsfunktion für das //Perzeptron// lautet: Die Aktivierungsfunktion für das //Perzeptron// lautet:
lernalgorithmus.txt · Zuletzt geändert: 2025/01/29 10:58 von torsten.roehl