perzeptron_aufgaben
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perzeptron_aufgaben [2025/02/09 11:31] – [Aufgabe] torsten.roehl | perzeptron_aufgaben [2025/02/09 12:12] (aktuell) – torsten.roehl | ||
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====== Perzeptron Aufgaben ====== | ====== Perzeptron Aufgaben ====== | ||
- | + | ===== Aufgabe: Klassifikation | |
+ | 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?300 |}}| | + | ^ **Topologie des Netzwerks** |
- | |4 Eingangsneurone | + | |{{ :inf: |
+ | |Ein Perzeptron mit vier Eingangsneuronen | ||
- **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.1739100668.txt.gz · Zuletzt geändert: 2025/02/09 11:31 von torsten.roehl