Mehrschichtiges Perzeptron

Author: Hans Lohninger

Ein mehrschichtiges Perzeptron besteht aus mehreren Einheiten (manchmal auch Neuronen genannt) und deren Verbindungen. Jede Verbindung ist zwischen zwei Einheiten gewichtet. Die Einheiten sind in Schichten angeordnet, woraus sich drei verschiedene Arten von Einheiten ableiten lassen:

• Eingangseinheiten
• versteckte Einheiten
• Ausgangseinheiten

Wenn man das neuronale Netzwerk als Blackbox betrachtet, sind die versteckten Einheiten von außen nicht sichtbar. Die Eingangsneuronen (Input-Neuronen) empfangen die Eingabedaten, die Ausgangsneuronen (Output-Neuronen) liefern die Ausgabedaten. Bei der Berechnung der Resultate wird schichtweise vom Eingang zum Ausgang vorgegangen. Zuerst werden die Eingangssignale der Input-Schicht zugeführt und jedes Neuron berechnet seine Ausgabewerte. Danach werden diese Werte auf die nächste Schicht übertragen und so weiter, bis die Output-Schicht erreicht ist. Sie können mit einem einfachen Feed-Forward-Netzwerk experimentieren, indem Sie folgendes interaktive Beispiel starten.