3.5. Dokumentation des Maschinellen Lernens für ein Anwendungsbeispiel
Es wird folgendes Anwendungsproblem formuliert: Es sollen zwei Eingangssignale so verknüpft werden, dass das Ausgangssignal des Neurons eine logische UND-Verknüpfung realisiert:
Input x2 | Input x1 | Output |
0 | 0 | 0 |
0 | 1 | 0 |
1 | 0 | 0 |
1 | 1 | 1 |
Hierfür müssen nur die Trainings-Parameter definiert werden:
public class TrainingParameter {
public static final int numberOfEpochs = 30;
public static final double learningRate = 0.5;
public static final ActivationFunction activationFunction = ActivationFunction.HEAVISIDE;
public static final double[][] inputs = LogicalAndData.inputs;
public static final double[] targets = LogicalAndData.targets;
}
Es wird angenommen, dass 30 Trainingsdurchgänge genügen. Die Lernrate wird auf das Maximum von 0.5 eingestellt. Die Heaviside-Aktivierungsfunktion sorgt dafür, dass positive Summen-Ausgangswerte zu 1 gemacht werden, negative Resultate zu 0.
Und es muss die Referenz zu den Trainingsdaten (Eingangssignale, gewünschte Ausgangssignale) hergestellt werden.
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