Grundsätzliche Funktionsweise eines künstlich-neuronalen Netzes

Trivial-Beispiel: Klassifikation der Schwertlilie


Input-Schicht: Eingabe

Das Verändern dieser Werte der Eingangsneuronen (Verschieben des slider) bewirkt eine Änderung der Zwischen- und Ausgangsneuronen und die Klassifikation der Schwertlilie.

Kelchblattlänge (in dm)
Wert Input-Neuron 1
Kelchblattbreite (in dm)
Wert Input-Neuron 2
Kronblattlänge (in dm)
Wert Input-Neuron 2
Kronblattbreite (in dm)
Wert Input-Neuron 4
Zwischen-Schicht
(versteckt, hidden)
Wert Zwischen-Neuron 1:  
Wert Zwischen-Neuron 2:  
Wert Zwischen-Neuron 3:  
Wert Zwischen-Neuron 4:  
Wert Zwischen-Neuron 5:  
Output-Schicht
Borsten-Schwertlilie
Wert Output-Neuron 1:  
Verschiedenfarbige Schwertlilie
Wert Output-Neuron 2:  
Virginische Schwertlilie
Wert Output-Neuron 3:  
HTML5-Canvas nicht unterstützt! HTML5-Canvas nicht unterstützt!
Schwellwerte der Zwischenschicht
Synapsen-Gewichte von
Input- zur Zwischenschicht
Schwellwerte der Output-Schicht
Synapsen-Gewichte von
Zwischen- zur Outputschicht
Die kleine Mathematik dahinter
Aktivierungsfunktion
ni=Input-Neuronenwert
ok=Output-Neuronenwert
wi=Gewichtung
bk=Schwellenwert des Output-Neurons
aInp=Anzahl Input Neuronen
aOut=Anzahl Output Neuronen
k=Index des Output-Neurons