Neuronale Netze - Ausgabe eines Übertretungsfaktors |
| 17.02.2015, 21:30 | Santiagooo | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Neuronale Netze - Ausgabe eines Übertretungsfaktors Hallo Freunde, ich arbeite mich gerade in (künstlich) neuronale Netze ein und finde dieses Themengebiet sehr spannend. Leider bin ich nicht unbedingt ein Matheass, weshalb ich hier evtl. ein wenig Starthilfe benötige. Ich habe ein nettes Beispiel konstruiert (sorry wenn vielleicht nicht alles logisch klingt) um mein Problem ein wenig zu veranschaulichen. Problem: Person A aus Berlin, ruft täglich seinen Freund B aus München an und möchte ihn überreden, dass dieser ihn doch besuchen kommt. Als Argument verwendet A die doch so warme Temperatur in Berlin. Diese teilt er seinem Freund B täglich mit. Person B weiß, dass A häufig dazu neigt zu übertreiben und er kennt auch Faktoren die ihm dabei helfen zu identifizieren ob er dies gerade tut oder nicht. Insgesamt sind es drei Kriterien an denen er sich orientiert - Seine (B's) eigene Einschätzung, Unsicherheit des Wetters (Wetterschwankungen) und der Ölpreis. Weicht die eigene Einschätzung von B stark von A's Aussage ab, so schätzt er, dass A gerade wieder übertreibt. Die Wetterunsicherheit von A ist ebenfalls ein Indiz, diese liegt zwischen 0 (A weiß genau wie viel Grad es an diesem Tag hat/haben wird) und 1 (Er hat keine Ahnung, da das Wetter jeden Moment sich ändern könnte). Liegt der Wert bei 0 übertreibt A tendenziös weniger als wenn dieser bei 1 liegt. Der Ölpreis ist ebenfalls ein Kriterium. Ist dieser nämlich gerade hoch, so versteht A, dass B ungerne kommt und wird deshalb nicht so stark übertreiben. Ist der Preis jedoch niedrig, so schlägt er gerne etwas drauf. B würde nun gerne diese drei Kriterien zur Hilfe nehmen und nach einer Lernphase einschätzen können um wie viel Prozent B übertrieben hat. Liegt der Wert zum Beispiel gerade bei 0,2 und A sagt voraus, dass das Wetter gerade 30 Grad hat, so rechnet B einfach rückwärts 30/1,2 = 25 und weiß wie viel Grad es in Wirklichkeit hat. Meine Ideen: Dieses oben genannte Problem möchte ich nun gerne als Neuronales Netz abbilden. Ich hatte mir also überlegt, dass die Eingabeebene drei Neuronen hat. Die Ausgabeebene hat einen Neuron. Eingabeebene: Neuron 1 - Temeperaturunsicherheit: Dieses Neuron erhält als Eingabe den Wert der Unsicherheit. Er kannt zwischen 0 - 1 liegen Neuron 2 - Ölpreis: Hier haben wir als Eingabe den aktuellen Benzinpreis Neuron 3 - Eigene Einschätzung: Hier würde ich gerne eine Binärvariable nehmen. Ist zum Beispiel der Unterschied zwischen der eigenen Einschätung und der Aussage von B kleiner als fünf Grad, dann wird dieses Neuron aktiv. Andernfalls erhält es den Wert 0. Ausgabeebene: Neuron 1 - Übertreibungsgrad: Aus den oben genannten Werten und deren Gewichtung wird mir hier ein Wert ausgespuckt der mir sagt um wie viel A übertrieben hat. Da A immer übertreibt ist dieser Wert immer größer 0. Nachdem ich mich hier eingelesen habe und ein paar Beispiele gesehen habe, kam mir das ganze irgendwie nicht so schwer vor. Ich weiß aber nicht ob ich das ganze richtig mache. Ich wollte das nach dem Beispiel von dieser Seite (http://fbim.fh-regensburg.de/~saj39122/vhb/NN-Script/script/gen/k010201.html) einfach abarbeiten und schauen was rauskommt. Eine mathematische Formulierung hätte ich da nicht und wüsste auch nicht wirklich wie ich anfange. Habt ihr eventuell Tips für mich? Findet ihr es in Ordnung dass ich binäre und numerische Variablen gemischt habe und geht das überhaupt? Wie würdet ihr das Problem angehen. Vielen Dank 
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