Neuro Simulator - NeuroSimS
eine Belegarbeit von Silvio Voitzsch, mi98
im Fach Neuroinformationsverarbeitung.
Dieses Programm erzeugt und trainiert neuronale Netze. Der Nutzer kann ein Netz entwerfen, in dem er die Anzahl der Neuronen für jede Schicht angibt. Das Netz wird schichtweise angelegt. Die Schichten werden in der Reihenfolge Input-, Hidden- und Outputschicht dargestellt. Die Darstellung des Netzes geschieht im Hauptfenster und wurde mit OpenGL realisiert.
Für das erstellte Netz werden Verbindungen festgelegt. Es sind alle Arten von Verbindungen, wie z.B. Shortcut oder Rückkopplungen möglich.
Damit das Netz auf bestimmte Eingaben auch die gewünschten Ausgaben liefert muss das Netz auf irgendeine Weise trainiert werden. Dazu gibt es viele Methoden, die als Lernregel bezeichnet werden. In diesem Programm steht zur Zeit die Lernregel Backpropagation ( Fehlerrückverfolgung) zur Verfügung. Um diese Regel anwenden zu können, müssen auch die entsprechenden Eingangswerte (Pattern bzw. Muster) des Netzes festgelegt werden. Der Nutzer hat die Möglichkeit über ein Menü ein Patternfile auszuwählen und zu übernehmen. Vorsicht, denn das File muss mit dem aktuellen Netz kompatibel sein. Das heißt die Anzahl der Inputneuronen und Outputneuronen im File müssen mit denen des aktuellen Netzes übereinstimmen.
Um zu prüfen, ob das Netz erfolgreich trainiert wurde besteht die Möglichkeit der Eingabe von Pattern, die sich nicht im Trainingsfile befinden. Dazu gibt es einen entsprechenden Dialog, um solche Pattern zu testen.
Ein Maß für den Lernerfolg des Netzes ist der Fehler den es verursacht. Dieser Fehler wird in einem Diagramm angezeigt. Das Ziel sollte es sein den Fehler bis auf Null zu bringen.
Downloads: Dokumentation (Zip - File, 200KB)