Einführung in dynamische neuronale Netze

Neuronale Netze können in dynamische und statische Kategorien eingeteilt werden. Statische Netze (Feedforward-Netze) haben keine Rückkopplungselemente und enthalten keine Verzögerungen; der Ausgang wird direkt aus dem Eingang über Feedforward-Verbindungen berechnet. In dynamischen Netzen hängt der Ausgang nicht nur vom aktuellen Eingang in das Netz ab, sondern auch von den aktuellen oder früheren Eingängen, Ausgängen oder Zuständen des Netzes.

Einzelheiten zu diesem Workflow werden in den folgenden Abschnitten erläutert:

• Design Time Series Time-Delay Neural Networks

• Prepare Input and Layer Delay States

• Design Time Series Distributed Delay Neural Networks

• Design Time Series NARX Feedback Neural Networks

• Design Layer-Recurrent Neural Networks

Optionale Workflow-Schritte werden in diesen Abschnitten erläutert:

• Choose Neural Network Input-Output Processing Functions

• Divide Data for Optimal Neural Network Training

• Train Neural Networks with Error Weights