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Tutorial MenueNeuronale Netze - Eine EinführungLerneinheit 3 von 5

Komponenten

Dynamische Eigenschaften der Modelle

In der bisherigen Darstellung wurde die Propagierungsfunktion einfach mathematisch als Funktion (üblicherweise eine gewichtete Summe) dargestellt und für jedes Neuron angegeben. In einem parallelen System ist es aber von großer Bedeutung, in welcher Reihenfolge die Neuronen ihre Eingaben erhalten und ihre Ausgaben berechnen. Man kann dabei grob zwei Klassen von Modellen unterscheiden: synchrone Modelle und asynchrone Modelle. Letztere können wiederum nach der Reihenfolge der Auswertung der Neuronen unterschieden werden.

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