ich versuche seit einigen Tagen ein Perceptron (mit Lernregel) mit 2 Eingängen,1 Bias und zwei Ausgängen zu programmieren.
habe ein AND und ein NOR Problem zu lösen.
Es scheint auch soweit zu funktionieren.
Die Gewichte werden variiert aaaaaber..irgenwie bekomme ich es nicht hin, einen Schwellen wert zu definieren. ich weiß gar nicht genau wo ich festhänge. Vll könnte sich jemand meinen Wust mal ansehen?
Code:
function[w_int1,w_int2]=learn(Musterin,Musterout2,Musterout1) ifnargin <3
Musterout1=[0;0;0;1];
end ifnargin <2
Musterout2=[1;0;0;0];
end ifnargin <1
Musterin=[00; 10; 01; 11];
end
Laenge=4;
bias=1;
sigma=1; %Lernrate
schwelle=1; %Aktivierungsschwelle
rand('state',sum(100*clock));
w_int1=-1*2.*rand(3,1); %Start-Gewichte für Sollausgang1
w_int2=-1*2.*rand(3,1) %Start-Gewichte für Sollausgang2
iterations=1000 for i = 1:iterations
for j = 1:Laenge
y =bias*w_int1(1,1)+Musterin(j,1)*w_int1(2,1)+Musterin(j,2)*w_int1(3,1);
out(j) = 1/(1+exp(-y));
Diff = Musterout1(j)-out(j);
w_int1(1,1) = w_int1(1,1)+sigma*bias*Diff;
w_int1(2,1) = w_int1(2,1)+sigma*Musterin(j,1)*Diff;
w_int1(3,1) = w_int1(3,1)+sigma*Musterin(j,2)*Diff;
y2=bias*w_int2(1,1)+Musterin(j,1)*w_int2(2,1)+Musterin(j,2)*w_int2(3,1);
out2(j) = 1/(1+exp(-y));
Diff2 = Musterout2(j)-out2(j);
w_int2(1,1) = w_int2(1,1)+sigma*bias*Diff2;
w_int2(2,1) = w_int2(2,1)+sigma*Musterin(j,1)*Diff2;
w_int2(3,1) = w_int2(3,1)+sigma*Musterin(j,2)*Diff2;
end end
w_int1
w_int2
end
Ich hatte mir halt überlegt einen leeren Vektor (z.B. Out=zeros(4,1) zu generieren. Und bevor er die Gewichte anpasst immer zu überprüfen, an welchen Stellen y bzw y2 größer/gleich die schwelle ist. Aber ich bekomme diese Werte dann nicht in den leeren Vektor überführt.
ich weiß gar nicht genau wo ich festhänge. Vll könnte sich jemand meinen Wust mal ansehen?
Angesehen habe ich den Code nun. Aber wonach genau suchst Du? Was genau bedeutet dies:
Zitat:
Aber ich bekomme diese Werte dann nicht in den leeren Vektor überführt.
Gruß, Jan
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