2.2 Aufbau eines neuronalen Netzes
Für neuronale Netze gibt es verschiedene Verknüpfungsarten, die sich durch die
Richtung der Signalverarbeitung und der Verknüpfung zwischen den Neuronen unterscheiden.
Für ein neuronales Netz wird in der Regel eine "geschichtete Verbindungsstruktur verwendet,
bei der die Schicht, auf die die Eingangssignale wirken, als Eingabeschicht, die Schicht,
an der die Ergebnisse abgegriffen werden, als Ausgabeschicht, und die dazwischenliegenden
Schichten als verdeckte Schichten bezeichnet werden. Die Neuronen sind meist vollständig
schichtweise miteinander verbunden. (...) Hinsichtlich der Verknüpfungsarten zwischen den
Schichten kann zwischen vorwärts gerichteten (feed forward), lateralen, und
rückgekoppelten (rekurrent oder feed back) Verknüpfungen unterschieden werden.
Sowohl Vorwärtsverknüpfungen als auch Rückkopplungen sind über mehrere
Schichten hinweg denkbar"(Zimmermann, Seite 47). Welcher Aufbau am geeignetsten ist kann nur durch Probieren
ermittelt werden. Für die Vorhersage von Zeitreihen hat sich durch bisherige Untersuchungen
gezeigt, daß eine Funktion bereits durch ein vorwärtsgekoppeltes Netz
mit zwei Schichten innerer Neuronen vorhergesagt werden kann, weshalb im weiteren nur
auf diese Netzstruktur eingegangen wird.
Abbildung: Neuronales Netz mit zwei Schichten innerer Neuronen (Eberl, Seite 47)
Bei einem vorwärtsgekoppeltem neuronalen Netz können die Eingangssignale, die an
der Eingabeschicht anliegen, nur in Richtung der Ausgabeschicht wirken. Das heißt,
daß die Eingangsaktivität der Neuronen einer inneren Schicht bzw. der
Ausgabeschicht die Ausgangsaktivitäten der Neuronen der vorhergehenden Schicht sind
und nicht auf diese zurückwirken können.
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