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Codierung des Outputs

Für viele Anwendungen ist es sinnvoll, die Outputs geschicht zu kodieren.
  • Ein Netzwerk, welches überprüft, ob ein Staubsauger defekt ist, sollte nicht nur ein Outputneuron haben, welches aktiv oder inaktiv ist. Es gibt dann einen scharfen Wert, wo gesagt wird, dass er defekt oder okay ist. Besser ist es jedoch einen Bereich zu haben, in welchem man sagt, dass der Staubsauger vielleicht defekt, vielleicht in Ordnung ist. Gelöst wird dies mit 2 Neuronen. Ist eines von ihnen an, so sagt dass, dass der Staubsauer defekt oder okay ist. Ist keins oder beide an, so sagt dass, dass das Neuronale Netz es nicht weiß.
  • Place Coding: Bei einer Fahrzeugsteuerung sagt nicht ein Neuron, wo das Lenkrad hinzusteuern ist, sondern ein ganzes Array von Neuronen. Es wird dahin gesteuert, wo die Wolke der aktivierten Neuronen ist13.

    \includegraphics[scale=0.5]{placecoding.eps}