3.1 Vorbereiten der Daten

Um ein neuronales Netz trainieren zu können, müssen zuerst die Daten aufbereitet werden. Dazu wird die zu trainierende Funktion in Datensätze unterteilt, wobei jeder Datensatz so viele Werte hat, wie das Netz Eingänge und Ausgänge. Der Erste Datensatz besteht dann z. B. wie in unserem Beispiel für die zu lernende Funktion und das verwendete Netz aus den Wochenschlußkursen der Wochen eins bis fünf und der Zweite Datensatz aus den Wochen zwei bis sechs, wobei der jeweils letzte Wert der Sollausgabewert des Netzes ist. Um nach dem Training des Netzes testen zu können wie groß der Vorhersagefehler ist, werden mehrere verschiedene Datensätze nicht zum Training herangenommen, d.h. das neuronale Netz wird mit ihm unbekannten Daten kontolliert. Da die Ausgabeaktivtät eines Neurons im Wertebereich von 0 bis 1 liegt (siehe Punkt 2.1, Transferfunktionen), werden an die Eingänge des neuronalen Netzes auch nur Werte in diesem Bereich gelegt, weshalb alle Daten auf die Werte von 0 bis 1 normiert werden müssen.

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