[Verständnisproblem:] Neuronale Netze

Unicate

Erfahrenes Mitglied
Hallo alle zusammen!

Ich versuche gerade ein Neuronales Netz zu implementieren. Hauptziel dabei ist es zu verstehen wie das ganze funktioniert.

Mein Neuron besitzt:
  • Input
  • Bias (schwellwert)
  • Aktivierungsfunktion
  • Links zu anderen Neuronen und deren Gewichte

Jetzt möchte ich ein fertig trainiertes Netzwerk einbinden und stellte fest, das ich einen zusätzlichen wert zum einlesen bekomme, ich aber nicht weiß, wie ich ihn hineinrechne.
Der Aktivierungswert. Bei einfachen Netzen ist der Aktivierungswert 0, was soviel heisst wie "Das ergebnis der Aktivierungsfunktion == Aktivierungswert".

Ich habe jedoch auch ein größeres Netz, wo die einzelnen Neuronen auch Aktivierungswerte haben. Wie rechne ich diese in den Ausgang ein?

Hier ein Stück Java Code:

PHP:
// berechne wert mit aktivierungsfunktion
float result = _activation.onActivate(_input-_bias);
// fuer alle Eingaenge der Neuronen, die von diesem Neuron AUSgehen 
for(int i=0;i<_links.length;i++) {
	neurons[_links[i]]._input += _weights[i] * (result und aktivierungswert?)
}