Hallo,
Ich habe eine etwas unübliche Frage. Um mein Verständnis von der Funktionsweise der neuronalen Netze zu untermauern habe ich versucht, ein 'austrainiertes' Single-Layer-Perceptron über Excel nachzubilden, dachte mir, dass es so schwierig ja nicht sein kann...
Ich habe ein Netz mit 41 Inputneuronen, vollvernetzt auf ein Output-Neuron mit logistischer Aktivierungsfunktion (Parameter=3, Normiert auf 40 .. 50000) eine Weile trainiert, bis es für meine Zwecke gut genug war.
Obwohl ich C-Code leider so gut wie gar nicht lesen kann, habe ich es zumindest geschafft, die trainierten Gewichte aus dem C-Code auszulesen.
Ich habe nun in einem konkreten Beispiel die gewichtete Summe aus den Eingabeparameter mit den trainierten Gewichten gebildet und darauf die logistische Funktion f(x)=1/(1+exp(-3x)) losgelassen. Anschließend wollte ich wie folgt normieren: f(x)*(50000-40)+40.
Aber das Ergebnis passt nur in ganz wenigen Fällen (nahe an der 40) zu dem Ergebnis, was mir das Netz ausgibt.
Was mache ich da grundlegend falsch? Kann mir da jemand helfen?
Einfaches neuronales Netz nachbauen
Re: Einfaches neuronales Netz nachbauen
Ok, ich habe es eben selbst heraus gefunden. Habe die Verschiebung der Logistischen Funktion in X-Richtung nicht betrachtet.
Nun funktioniert es!
Nun funktioniert es!