Grundlagen neuronaler Netze

[smith0815]

Hi

ich experimentiere grad mit Pybrain und habe da eine Grundlagenfrage.
Bei neuronalen Netzen unterscheidet man doch nach bestimmten Arten der Daten.
- Eingabe-Daten: Werte die den Input-Units geliefert werden
- Soll- und Ist-Ausgaben: Daten die verwandt werden um die Gewichte der Units anzupassen
- Validierungsdaten: Daten zur Kontrolle wie gut das Netz gelernt hat

Jetzt habe ich von jemandem 3 Datenteile erhalten, Trainingsdaten, Testdaten und Validierungsdaten.
Alle enthalten Eingaben und Soll-Ausgaben.

Kann mir einer erklären wie ich das jetzt einordnen soll?
Die Inhalte passen nicht zur Erklärung von oben.

[darktrym]

Vermutlich dienen die Sollwerte der Testdaten zur Kontrolle ob du es richtig umgesetzt hast. Ziel soll es ja sein zu unbekannten Inputs, Outputs zu erzeugen.

[HerrHagen]

Sinn und Zweck des ganzen ist Úberanpassung vorzubeugen.

Trainingsdaten: Damit wird das kúnstliche (sry wegen der Umlaute, schreibe von ungarischen PC) NN angelernt.
Testdaten: Dienen dazu die Performance nach dem Training zu ermitteln
Validierungsdaten: Dienen dazu aus unterschiedlichen Modellen (also z.B. die Struktur des verwendeten Netzes) das passende auszuwáhlen: siehe z.B. hier.

MFG HerrHagen

[smith0815]

Sehr geehrter Herr Hagen,

vielen Dank für Ihre Hilfe.

MfG
Smith0815