künstliche Neuronale Netze

Konstruktion eines künstlichen Gehirns

Themen

Der Versuch, eine künstliche Intelligenz zu erschaffen, geht über die Nachahmung eines Gehirns.

Man versucht ein ähnliches Netz aus einzelnen Einheiten zu bauen, welches das Lösen einer oder mehrerer Aufgaben erlernen soll.

Für die folgenden Themen können sie das Programm "künstliche Intelligenz" benutzen. Mit diesem Programm können Sie an zwei einfachen neuronalen Netzen experimentieren und verstehen lernen, wie diese funktionieren.

Die neuronale Zelle

Das Grundelement eines jeden künstlichen neuronalen Netzes ist eine Zelle. Sie ist die kleinste Recheneinheit. Sie verarbeitet die Eingaben und kommt durch Gewichtung (w_ij) dieser Eingabewerte (x_i) zu einer Ausgabe (o_j).

Die Eingabewerte werden mit einem Gewicht multipliziert und addiert. Dies liefert die Netzeingabe net_j.

Aus dieser wird mit einer Aktivierungsfunktion berechnet, wie gross die Aktivierung, des Ausgabewerts sein soll.

Dies klingt alles sehr kompliziert. Das Schöne am künstlichen neuronalen Netz ist aber, dass die meisten dieser Berechnungen zu Beginn der Lernphase noch nicht festgelgegt sind. Alle Gewichte und auch die Schwellenwerte werden während des Lernprozesses so eingestellt, dass das Netz als Ganzes die gestellte Aufgabe möglichst gut erledigen kann.

Das Einzige, was festgelegt werden muss, ist die Art der Aktivierungsfunktion und die Topologie des Netzes.

Die Aktivierungsfunktion

Als Aktivierungsfunktion kommen einige Funktionen in Frage

Die Deltaregel

Wie werden nun die Gewichte angepasst? Wir betrachten nur das sogenannte überwachte Lernen. Wir kennen den theoretischen Ausgabewert t_i. Die Deltaregel ist ziemlich einfach: korigiert werden diejenigen Gewichte, welche eine Differenz zwischen theoretischem Ausgabewert t_i und dem tatsächlichen Ausgabewert o_i haben.

Mit dem Faktor eta lässt sich die Grösse der Korrektur beeinflussen. Wählt man diesen zu gross, so kann es sein, dass man zwischen zwei falschen Gewichten pendelt. Wählt man ihn zu klein, dauert das Anpassen der Gewichte lange.

Topologie eines Netzes

Wie die Zellen miteinander verbunden sind, macht die Topologie des Netzes aus. Je komplexer die Aufgabe ist, desto vernetzter muss das Netz sein. Die Hauptarbeit in der Implementierung eines künstlichen Neuronalen Netzes ist der Aufbau der richtigen Topologie.

Wir betrachten in unseren Programmen immer nur Perceptronen. Dies sind einzelne Schichten von neuronalen Zellen, welche aus der Eingabe die Ausgabe berechnen. Vergleiche dazu das Beispiel Netzhaut.

Aufträge:

Starten Sie das Programm "neuronaleNetze.jar" im Downloadbereich. Mit hilfe dieses Programmes können Sie die Funktionsweise zweier neuronaler Netze untersuchen.

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