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Delta Lernregel bei Neuronalen Netzen

Erstellt von HexEdit vor 5 Jahren Letzter Beitrag vor 5 Jahren 1.076 Views
H
HexEdit Themenstarter:in
38 Beiträge seit 2019
vor 5 Jahren
Delta Lernregel bei Neuronalen Netzen

Eigentlich eine einfache Frage:
Wenn Epsilon 1 ist sollten die Gewichte doch zu 100% angepasst werden oder.
d.h. wenn mein input 2-4-6 ist und meine gewichte 2-4-6 sind kommt ja normal 56 raus

wenn ich aber mit der Delta-Lernregel lerne mit dem soll von 2F und Epsilon von 1F
kommt -2968 raus WTF???? Es sollte doch dann genau 2 rauskommen....

Weiß jemand warumm?

PS: Die Implementierung sollte stimmen (99.999%) 😄

5.657 Beiträge seit 2006
vor 5 Jahren

Wenn die Implementierung stimmt, dann stimmt auch das Ergebnis.

Da nützen auch noch so viele Fragezeichen und WTFs nichts. Wenn du in einem Forum Hilfe bekommen willst, dann solltest du schon zeigen und erklären, was du gemacht hast. Siehe dazu [Hinweis] Wie poste ich richtig?

Weeks of programming can save you hours of planning

H
HexEdit Themenstarter:in
38 Beiträge seit 2019
vor 5 Jahren

okey,
erstmal denke ich das die implementation stimmt da ich sie mit einigen beispielen getestet habe in diesen beispielen war epsilon halt immer 0.4 oder 0.01.

Meine Frage war ja eher: ist das so, dass wenn epsilon 1 ist das ergebnis=soll ist. //Gramatik on flieg

Aber hier noch die implementation


public void DeltaLerning(float epsilon, float should) //<<<<< Diese methode wird (für jedes output neuron) aufgerufen
{
            float smalDelta = should - GetValue();//output des outputneurons

            foreach (Connection c in connections)//connections = liste aller verbindungen
            {
                c.DeltaLerning(epsilon, smalDelta);//Anpassen aller connections
            }
}

//Function in Connection
public void DeltaLerning(float epsilon, float smalDelta)
{
            float deltaWeight = epsilon * smalDelta * neuron.GetValue();//neuron = inputneuron
            Weight += deltaWeight;
}

Ich kann auch gerne noch den kompletten code des netzes posten