Fragen zum Backpropagation Tutorial.

[Paartänzer]

Hallo, ich habe mir mein eigenes Neuro Netz mit Delta Regel in c# programmiert, was auch sehr gut funktioniert. Jetzt würde ich mich gerne mit dem Backprop. Alorithmus beschäftigen. Leider tauchen in dem Pseudocode des tutorials Formelbuchstaben auf zu denen ich keine Legende ( Erklärung gefunden habe ).

Wkm
fsig(s+1)m
osk
si
f(wsj)
T
AK
A
WSi
Ai

Im c# Code des Beispielprojektes habe ich folgenden Lösungsweg gefunden:

Lösungsweg
------------------------->

o ----- Sj = f(WSj) ----> o ----- Si = f(WSi) ----> o
Neuron j Neuron i Neuron k
(layer L-1) (layer L) (layer L+1)


For the neuron i :
-------------------

W[i,j](n+1) = W[i,j](n) + alpha * Ai * Sj + gamma * (W[i,j](n) - W[i,j](n-1))
T[i](n+1) = T[i](n) - alpha * Ai + gamma * (T[i](n) - T[i](n-1))

mit :
Ai = f'(WSi) * (expected_output_i - si) for output layer
Ai = f'(WSi) * SUM(Ak * W[k,i]) for others

Was ist mit (n) und (n-1) gemeint.

Ist mit:
FOR k := 1 TO Number of neuronal layers DO
gemeint das die Layer durchlaufen werden, in,hidden und out (bei 3 Layern)?

Und ist mit:
FOR m := 1 TO Number of neuronal layer(s+1) DO
gemeint das die Neuronen in einer Layer Schicht durchlaufen werden ?

Und was bedeutet das (s+1) und das (s+1)m ?.

Bitte senden Sie mir die Antwort an schulweg66@yahoo.de.

Danke für eure Hilfe.

LG M. Schmidt

[MacGyver]

Hallo,

(s+1) ist die Laufvariable vom Output-Layer-1 bis zum ersten Layer.

wkm ist das Gewicht vom Neuron.

[Paartänzer]

Hallo ,danke.

Was bedeutet das "km" hinter dem W und kennst du auch die Bedeutung der anderen Variablen. ?.

LG Michael.

[Paartänzer]

Hallo, da mir hier wohl niemand helfen will oder kann, wrede ich mir mal ein hilfsbereiteres Forum suchen.

[MacGyver]

Hallo ,danke.

Was bedeutet das "km" hinter dem W und kennst du auch die Bedeutung der anderen Variablen. ?

km ist logischerweise der Laufindex für die Schleifen in dem Algorithmus. k ist die äußere Schleife, m die innere. Und W steht für die Gewichtung.