Tragen Sie die korrekten Gewichte ein so daß dieses Netzwerk das XOR Problem löst. Berechnen Sie den Output Vektor wenn der Input Vektor (1,1,-1,-1) ist. Welche drei Eigenschaften zeichnen einen Assoziativspeicher aus? 20
xT A Ermitteln Sie die Output Vektoren Y für die drei nebenstehenden Input Vektoren X. Zeigen Sie, daß y3 = k y1 + m y2 ist. Ermitteln Sie dazu k und m. Erklären Sie die Bedeutung dieses Ergebnisses in Zusammenhang mit den Trenneigenschaften solcher Netzwerke. Erfinden Sie ein Netzwerk (mit Hidden Units und Schwelle) mit dem man den Output Raum eindeutig für diese drei Fälle trennen kann. (1,2) 1 2 3 4 (0,3) (5,7) 21 Erklärung ist hier drunter Wenn gar nix mehr weiterhilft….. Wandeln Sie das XOR Netzwerk leicht ab!
Zeichnen Sie ein schematisches Netzwerk mit dem man einen Raum so trennen kann wie rechts gezeigt. Was ist der Unterschied zwischen einem Hetero- und einem Auto-Assoziativnetzwerk? Bezeichnen Sie im nebenstehenden Netzwerk alle Komponenten (Eingang, Ausgang, Gewichte, Verbindungen) korrekt und bringen Sie dies in einen klaren Zusammenhang mit den Strukturen des Hippocampus. Benutzen Sie hierbei Folie und Folie als zwei Abstraktikonsstufen. 22
Networks
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