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 ergibt die gewichtete Summe.
Ja, ich gehe auf die Party.

Teste selbst: Wie musst du die Gewichte einstellen, damit du nicht gehst, wenn morgen eine Klausur ansteht, selbst bei gutem Wetter und obwohl 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, also Gewichte und Schwelle, lernt ein Netz später selbst aus Daten.