Das Modell von McCulloch und Pitts

Zusammenfassung

Die Betrachtung der Eigenschaften biologischer neuronaler Netze im vorherigen Kapitel hat uns die Grundlagen zur Formulierung eines abstraktes Modells für künstliche neuronale Netze vermittelt. Wichtig ist bei diesen Modellen das Verhalten des Netzes, und nicht seine genaue Struktur, die erst in einem Lernprozeß endgültig festgelegt wird. Künstliche neuronale Netze werden im Prinzip als eine Art black box verwendet, die für eine gewisse Eingabe eine bestimmte Ausgabe erzeugen soll. In das Netz wird im allgemeinen ein n-dimensionaler reeller Vektor (x ₁, x ₂,…, x _n ) eingegeben, dem ein m-dimensionaler Vektor (y _l, y ₂,…, y _m ) als Ausgabe entspricht.