Unterschiede

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--- perzeptron_aufgaben [2025/02/08 12:00] – torsten.roehl
+++ perzeptron_aufgaben [2025/02/09 12:12] (aktuell) – torsten.roehl
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 ====== Perzeptron Aufgaben ======
+===== Aufgabe: Klassifikation  AND/OR und das XOR-Problem =====
+Einfache (klassische) Perzeptron-Probleme wie das UND/ODER und das XOR-Problem werden im Abschnitt Lernalgorithmus behandelt ([[lernalgorithmus|siehe dort]]).
 ===== Aufgabe: Klassifikation von Iris setosa =====
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 \\
 Der Datensatz wurde ursprünglich **1936 von Ronald A. Fisher** veröffentlicht und ist frei verfügbar ([[https://de.wikipedia.org/wiki/Schwertlilien-Datensatz|Schwertlilien-Datensatz (Wikipedia)]]).
-Die Daten enthalten vier messbare Merkmale der Blüte, die als Eingabe für das neuronale Netz dienen. Die gewünschte Ausgabe ist die Art.
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+Die Daten enthalten vier messbare Merkmale der Blüte, die als Eingabe für das neuronale Netz dienen, sowie den Namen der Art als Ausgabe.
+//
 <WRAP center round tip 90%>
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 ^ **Iris setosa**  ^ **Iris versicolor**  ^ **Iris virginica**  ^
-| {{ :inf:ki:iris_setosa.jpg?200 |}} |{{ :inf:ki:iris_versicolor.jpg?200 |}}  | {{ :inf:ki:iris_virginica.jpg?200 |}} |
+| {{ :inf:ki:resized_setosa.jpg?200 |}} |{{ :inf:ki:resized_versicolor.jpg?200 |}}  | {{ :inf:ki:resized_virginica.jpg?200 |}} |
 ==== Datenformat (CSV) ====
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 ==== Aufgabe ====
+^ **Topologie des Netzwerks**  ^
+|{{ :inf:ki:iris-nn.png?200 |}}|
+|Ein Perzeptron mit vier Eingangsneuronen (insgesamt fünf Gewichten) und einem Ausgangsneuron für die Klassifizierung der Art. |
   - **Laden Sie den Datensatz** und bereiten Sie die Daten für das Training vor.
   - **Teilen Sie den Datensatz** in **80% Trainingsdaten** und **20% Testdaten**.
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   * Zeigen Sie, dass dies **äquivalent zu einer Geradengleichung** der Form \( y = mx + b \) ist, und zeichnen Sie die Gerade in das Diagramm ein.
+      * Wiederholen Sie das Lernen und vergleichen Sie die Diagramme.
 Diskutieren Sie das Ergebnis.