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perzeptron_aufgaben

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perzeptron_aufgaben [2025/02/09 11:30] – [Aufgabe] torsten.roehlperzeptron_aufgaben [2025/02/09 12:12] (aktuell) torsten.roehl
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 ====== Perzeptron Aufgaben ====== ====== 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 ===== ===== Aufgabe: Klassifikation von Iris setosa =====
  
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 ==== Aufgabe ====   ==== Aufgabe ====  
-Topologie des Netzwerks | + 
-|{{ :pnn.png?400 |}}| +^ **Topologie des Netzwerks**  ^ 
-|4 Eingangsneurone (insgesamt 5 Gewichte) und ein Ausgangsneuron für die Klassifizierung dr Art. |+|{{ :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.     - **Laden Sie den Datensatz** und bereiten Sie die Daten für das Training vor.  
   - **Teilen Sie den Datensatz** in **80% Trainingsdaten** und **20% Testdaten**.     - **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.     * 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.   Diskutieren Sie das Ergebnis.  
perzeptron_aufgaben.1739100646.txt.gz · Zuletzt geändert: 2025/02/09 11:30 von torsten.roehl