Uebung 04

1
Uebung 04

• Discriminatorent(x,y,z) (xy)?xz
• d(x,y,z) (xy)?zx

111
011
001
101
110
010
000
100
2
Perceptron

• Untersuche, welche von den beiden drei-stelligen
  Diskriminatoren mit einem Perceptron mit sigmoid
  Funktion darstellbar ist.
• net newp(0 1 0 1 0 1,1)
• net.layers1.transferFcn 'logsig' die
  diff.-bare sigmoide Transfer-Fcn

3
Initialisierung

• Zuerst müssen wir die gewünschte Initialisierung
  einstellen.
• net.inputWeights1,1.initFcn'rands' sorgt im
  layer 1 für zufällige Initialisierung von
  Gewichten
• net.biasess1.initFcn'rands' sorgt im layer
  1 für zufällige Initialisierung des Bias
• net init(net) sorgt dann dafür dass das
  Layer (mit random Gewichten und Bias)
  initialisiert wird

4
Training

• Wir richten nun das Training traingd ein
  gradient descent backpropagation.
• net.trainFcn 'traingd'
• Voreinstellungennet.trainParam.epochs 0 Epoch
  enzahl net.trainParam.goal 0 Lernzielnet.trai
  nParam.lr 0.01 Lernrate
• net,trtrain(net,p,t)
• Training durchführen mit tr training record
  (wird erzeugt)p inputt target output