wilhelm büchner_728x90_bachelor_informatik
 

next up previous contents
Nächste Seite: Der entscheidende Unterschied zwischen Aufwärts: RBF-Netze Vorherige Seite: Anpassen bzw. Wahl der   Inhalt

Probleme

Hohe Eingangsdimensionen sind sehr problematisch. Wir benötigen dafür sehr viele Zentren bzw. Neurone in der Hidden Schicht, da in höherdimensionalen Räumen die Weite des Raumes immer größer wird. Dies führt zu extrem hochdimensinalen Matrizen, sie sich schwer rechnen lassen oder zu extrem vielen Gewichten an den Outputneuronen, die wir einstellen müssen.

Hohe Ausgangsdimensionen sind unproblematisch, da nur eine Summe gebildet werden muss, bzw. die Gewichte mit der Delta-Regel eingestellt werden müssen.