Künstlich neuronale Netzwerke können dafür genutzt werden aufgrund von Daten eine Funktion abzubilden bzw. ein Tool zu entwickeln, welche eine Funktion erlernt ohne die Funktionsgleichung zu kennen. So können z. B. Zusammenhänge in komplexen Daten hergestellt werden. Die Möglichkeiten der Nutzung sind groß. Um den Lernprozess besser zu verstehen ist es dabei nützlich diesen zu […]
Mit meiner Facharbeit über künstlich neuronale Netzwerke ist auch einiges an Code entstanden. Hier also das nützlichste daraus. Um ein neuronales Netzwerk abzubilden ist eine Klasse NeuralNetwork entstanden. Diese enthält alle Methoden um ein klassisches neuronales Netzwerk zu verwenden. Als Lernverfahren wird der Backproagation-Algorithmus verwendet, also alles supervised learning! Um eine neue Instanz der NeuralNetwork […]
Diese Facharbeit ist als vorwissenschaftliche Arbeit in der 10. Klasse entstanden. Inhaltsverzeichnis Einleitung Geschichte künstlich neuronaler Netzwerke Theorie hinter künstlichen Neuronen Biologisches Neuron Künstliches Neuron Topologie von künstlich neuronalen Netzwerken Verkettungsprinzipien Einschichtig vorwärts verkettetes Netzwerk Mehrschichtiges vorwärts verkettetes Netzwerk Rekurrentes Netzwerk Das Perzeptron Bias-Neuron Vergleich des Struktur und Funktionsweise von künstlich neuronalen und biologischen Netzwerken […]
Als eine Jahresarbeit am Schülerrechenzentrum Dresden ist ein Programm entstanden, welches der Berechnung des Mandelbrot-Fraktals. Das Mandelbrot-Fraktal oder die Mandelbrot-Menge, da es hier eigentlich um die Menge an Zahlen geht, die eine bestimmte Bedingung erfüllen ist auf der komplexen Zahlenebene zu finden. Diese Zahlen sind durch zwei Einheiten dargestellt. Jede Komplexe Zahl C hat einen […]