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| Keywords: Perceptron-unit.svg en An artificial neuron It has input nodes <math>x_0 \dots x_n</math> weights <math>w_0 \dots w_n</math> The input signals get multiplied with the weights The results are summed up Then the activation function <math>\varphi</math> is applied e g sigmoid tanh ReLU This is then the output <math>o</math> of the artificial neuron Overall the perceptron unit is a function <math>f x_0 \dots x_n \varphi \sum_ i 0 n w_i x_i </math> Typical choices for activation functions <math>\varphi</math> are the sigmoid function <math>\varphi x \frac 1 1+e -x </math> or ReLU <math>\varphi x \max 0 x </math> The input <math>x_0</math> is called the bias and is constant 1 so <math>x_0 1</math> ff7d7d Input-Neuronen 7dff7d Hidden-Neuron de Ein künstliches Neuron Es hat Eingabeknoten <math>x_0 \dots x_n</math> Gewichte <math>w_0 \dots w_n</math> Die Eingabesignale werden jeweils mit den Gewichten multipliziert Die Ergebnisse werden aufsummiert Dann wird auf die Summe die Aktiviertungsfunktion <math>\varphi</math> z B die Sigmoid-Funktion tanh ReLU angewendet Die Perzeptron-Einheit beschreibt also eine Funktion <math>f x_0 \dots x_n \varphi \sum_ i 0 n w_i x_i </math> Zwei typische Aktivierungsfunktionen <math>\varphi</math> sind die Sigmoidfunktion <math>\varphi x \frac 1 1+e -x </math> und ReLU <math>\varphi x \max 0 x </math> Der Eingabeknoten <math>x_0</math> wird Bias genannt und ist konstant 1 also <math>x_0 1</math> ff7d7d Input-Neuronen 7dff7d Hidden-Neuron own MartinThoma 2014-07-21 ValidSVG Source is available at https //github com/MartinThoma/LaTeX-examples/ github See also Multilayer Perceptron 500px Images by Martin Thoma/Computer Science Perceptrons Quality images by Martin Thoma TikZ diagrams Quality images - valid vector Cc-zero QualityImage | ||||
