Aufgabe

• Für n=2, q=2, m=1, t=4, beta=1, lambda=0.5, s_max=1 und epsilon=0.0001 trainiere man das Netz auf dem XOR-Problem (lernen). Anschließend schaue man sich das Netz an (zeigen) und lasse es auf den XOR-Eingabevektoren arbeiten (ausfuehren). Man vergleiche die Resultate insbesondere mit den in Kapitel 3 im Standardbeispiel 3.5.3 per Handrechnung gefundenen Ergebnissen.
• Man wiederhole die obigen Schritte, allerdings mit s_max=10000 (veraendern). Was ist passiert? Begründung!
• Man schaue sich die kleine Gewichtsdatei GEW02 mit den in Abschnitt 3.2 gefundenen Lösungsparametern für das XOR-Problem an (allerdings -- wir erinnern uns -- für die nicht differenzierbare Transferfunktion T_1 ):
  n=2, q=2, m=1, w[1][1]=0.5, w[1][2]=-0.5, w[2][1]=-0.5, w[2][2]=0.5, theta[1]=0.333333, theta[2]=0.333333, g[1][1]=1, g[2][1]=1.
• Für n=2, q=2, m=1, t=4, beta=1, lambda=0.5, s_max=10000 und epsilon=0.0001 trainiere man das Netz auf dem XOR-Problem (lernen), lese aber zuvor die Gewichtsdatei GEW02 ein (einlesen). Anschließend schaue man sich das Netz an (zeigen) und lasse es auf den XOR-Eingabevektoren arbeiten (ausfuehren). Sind die Ergebnisse zufriedenstellend?
• Für n=2, q=2, m=1, t=4, beta=20, lambda=0.5, s_max=1 und epsilon=0.0001 lese man nur die Gewichtsdatei GEW02 ein (einlesen) und lasse das Netz anschließend auf den XOR-Eingabevektoren arbeiten (ausfuehren). Sind die Ergebnisse zufriedenstellend? Begründung!
• Man spiele selbständig ein wenig mit dem Netz herum.