De neurale netwerken die in de praktijk gebruikt worden, werken bijna altijd met ‘Back Propagation’. We spreken dan van Back Propagation (BP) netwerken, maar in feite wordt de Back Propagation alleen gebruikt bij het leren. Deze naam zegt dus niets over de structuur van het netwerk zelf.Het netwerk zelf werkt precies zoals dat in deel 1 beschreven werd: Er worden stimuli aangebracht op de ingangen, waarna het netwerk wordt doorgerekend om het resultaat aan de uitgangen te bepalen. Back Propagation wordt gebruikt voor het wijzigen van de weegfactoren in het netwerk. Daardoor kan het netwerk leren en zal het na voldoende training de uitgangssignalen produceren die we willen. Als beginwaarde stellen we alle weegfactoren in op kleine, willekeurige getallen, bijvoorbeeld tussen –1 en +1.
Discussie (0 opmerking(en))