Diskussion zum Artikel "Neuronale Netzwerke: Von der Theorie zur Praxis"

 

Neuer Artikel Neuronale Netzwerke: Von der Theorie zur Praxis :

Heutzutage hat sicherlich jeder Trader schon einmal etwas von einem neuronalen Netzwerk gehört - und weiß, wie cool es ist, diese zu benutzen. Die Mehrheit scheint zu glauben, dass es sich bei all jenen, die mit neuronalen Netzwerken operieren, um irgendwelche Übermenschen handeln würde. Mithilfe des vorliegenden Artikels verbinde ich die Absicht, Ihnen die Architektur eines neuronalen Netzwerks samt seiner Applikationen und praktischen Nutzanwendungen näherzubringen.

Neuronale Netzwerke weisen eine ganze Reihe an Eigenschaften auf, von denen die wichtigste die ist, dass es lernfähig ist. Der Lernprozess basiert letztendlich darauf, die Gewichte zu verändern Gewichte.

Berechnung des Net Inputs eines Neurons

Net Input eines Neurons hier sehen wir den Net Input eines Neurons.

Aktivierungsfunktionsformel

Der Net Input wird dann durch die Aktivierungsfunktion - auf die ich später noch genauer eingehen werde - in den Output transformiert. Zusammengefasst ist ein neuronales Netzwerk also eine Art von Blackbox, die Signale als Inputs erhält und Resultate ausgibt.

Abb. 2. Das Modell eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks
Abb. 2. Das Modell eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks

Autor: Dmitriy Parfenovich

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