Maschinelles Lernen und Datenanalyse

In der Soziologie

PD Stefan Bosse

Universität Bremen - FB Mathematik und Informatik

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Klassifikation mit Künstlichen Neuronale Netze

Zielvariablen: Numerische Variablen

Eigenschaftsvariablen: Numerische Variablen

Modell: Gerichteter Graph (zyklisch oder azyklisch)

Training und Algorithmen: Backpropagation

Klasse: Überwachtes Lernen

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Künstliche Neuronale Netze

  • Ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) ist ein gerichteter Graph bestehend aus einer Menge von Knoten N und Kanten E die die Knoten verbinden
    • Knoten: Neuron oder Perzeptron mit einem oder mehreren Eingängen I und einem Ausgang o; Berechnungsfunktion g(I): I → o
    • Kanten: Gewichteter Datenfluß vom Ausgang eines Neurons zum Eingang eines anderen (oder des selben) Neurons

Ein KNN ist eine Komposition aus einer Vielzahl von Abbildungsfunktionen G=(g1,g2,..,gm). Es gibt Parallelen zu Regressionsverfahren mit Funktionen.

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  • Zusammengefasst ausgedrückt:

M(X):X→Y,X={xi},Y={yj}KNN=⟨Nx,Nd,Ny,E⟩Nx={ni:ni↔{xj}},Nd={nd},Ny={nk:nk↔yk}n=g(→p,→w,b):→p→o=f(∑iwipi+b)E={eij:ni↦njwij} 

  • f ist eine Transferfunktion die die akkumulierten Eingangswerte auf den Ausgangswert o abbildet, und g ist dann die gewichtete und akkumulative Transferfunktion
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  • Unterschied (künstliches) Neuron und Perzeptron:
    • Ein Neuron ist immer eine Elementarzelle
    • Ein Perzeptron kann ein einzelnes Neuron oder ein Netzwerk aus Neuronen beschreiben
  • Daher gibt es:
    • Single Layer Perceptron (SLP) → Nur Eingangs- Nx und Ausgangsneuronen Ny
    • Multi Layer Perceptron (MLP) → + Innere Neuronen Nd
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Das Neuron

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