Künstliche Intelligenz mit Java
Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzwerken
Diese Ergebnisse decken sich exakt mit den erwarteten Ergebnissen (siehe Quelle Matt Mazur)! Mögliche neue Bias-Werte wurden zwar errechnet, aber weil die Konstante isBiasBackPropagationDesired den Wert false hat, nicht umgesetzt. Ein einziger Trainingsdurchlauf ist natürlich kein richtiges Training. Daher soll jetzt der Wert für die Epochenanzahl auf 10000 (in Worten: zehntausend) gesetzt werden. Am Ende der vielen Ausgaben sieht man dies:
Der Output-Wert (vom ersten Neuron des Output-Layers) in Höhe von 0.0159 ist schon sehr dicht am Zielwert von 0.01 und der Output-Wert (vom zweiten Neuron des Output-Layers) in Höhe von 0.984 ist auch nahe des Zielwerts von 0.99. Beide Werte gelten als gelernt, weil die Fehlertoleranz (faultTolerance) auf den Wert 0.1 eingestellt ist.
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