Neuronale Netze — Lernwerkzeug

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Stufe 2 ~15 Minuten Bogen 1

Das Perzeptron

Was passiert eigentlich in einem einzelnen künstlichen Neuron? Wir bauen eine kleine Entscheidung Schritt für Schritt nach: Gehe ich auf die Party?

Ein Perzeptron ist die einfachste Form eines künstlichen Neurons. Es bekommt mehrere Eingaben (jeweils Ja = 1 oder Nein = 0), gewichtet jede danach, wie wichtig sie ist, und summiert alles auf. Ist die Summe groß genug, kommt eine 1 raus („Ja, gehe hin!"), sonst eine 0.

x₁ 1 x₂ 1 x₃ 0 +0.60 +0.40 -0.70 Σ ist das Summenzeichen aus der Mathematik: Hier werden alle gewichteten Eingaben zusammengezählt. Σ 1.00 ≥ θ ? 1 EINGABEN GEWICHTETE SUMME AUSGABE

x₁ Freund kommt mit

Gewicht w₁Das Gewicht sagt, wie wichtig diese Eingabe ist. Positiv (blau) spricht für »Ja«, negativ (orange) dagegen. Je größer der Betrag, desto stärker der Einfluss. +0.60

x₂ Wetter gut

Gewicht w₂ +0.40

x₃ Morgen Klausur

Gewicht w₃ -0.70
Schwellenwert θ (ab wann wird die Antwort »Ja«?)Erst wenn die gewichtete Summe diesen Wert erreicht oder überschreitet, gibt das Neuron eine 1 aus. Ein hoher Schwellenwert macht das Neuron »vorsichtiger«. 0.50
Die gewichtete Summe — Schritt für SchrittJede Eingabe (0 oder 1) wird mit ihrem Gewicht malgenommen. Alle Ergebnisse werden addiert — das ist die gewichtete Summe.
Ja, ich gehe auf die Party.

Probiere mal: Wie musst du die Gewichte einstellen, damit du nicht gehst, wenn morgen eine Klausur ansteht — auch wenn das Wetter gut ist und dein Freund mitkommt? Und welche Rolle spielt der Schwellenwert dabei?

Übrigens: Genau dieses Σ-Neuron ist ein Knoten in dem größeren Netz, das wir uns in der nächsten Stufe ansehen. Was du gerade von Hand eingestellt hast — Gewichte und Schwelle — wird ein Netz später aus Daten selbst lernen.