Zusammenfassung
Im folgenden Artikel wird ein Algorithmus zur Berechnung von dreilagigen neuronalen Netzen angegeben. Im Unterschied zu den iterativen Lernverfahren werden hier die Gewichte fortlaufend aus den Mustern aus der Lernstichprobe berechnet, so daß bereits nach einmaliger Präsentation alle Gewichte der drei Schichten vollständig bekannt sind.
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Literaturangaben
D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams: “Learning Internal Representations by Error Propagation” in D. E. Rumelhart, J. L. McCelland (Eds.), Parallel distributed Processings, Volume I: Foundations, MIT Press (1986).
R. P. Lippmann: “An Introduction with neural Nets”, IEEE ASSP-Magazine, Vol. 4, April 1987.
G. G. Lorenz: “The 13-th Problem of Hilbert”, Proceedings of Symposia in Pure Mathematics, Vol. 28, 1976.
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Politt, C. (1990). Verfahren zur Bestimmung von Gewichtsmatrizen bei neuronalen Netzen. In: Großkopf, R.E. (eds) Mustererkennung 1990. Informatik-Fachberichte, vol 254. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-84305-1_15
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Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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