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Arbeitsauftrag 1

In diesem Arbeitsauftrag untersuchen und konstruieren Sie Entscheidungsregionen von Feedforward Neural Networks (FNN) mit Heaviside-Aktivierungen.

Aufgabe 1

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Verwenden Sie das Tool und stellen Sie die Entscheidungsregion so ein, dass das Neuron die Klasse 1 für alle Punkte mit

ausgibt.

Aufgabe 2

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Verwenden Sie folgende Einstellungen:

Schritt 1

Klassifikation festlegen

Wählen Sie 2 Klassen und den Label-Modus Single-Label.

Einstellungen für eine Klassifikation mit zwei Klassen

Schritt 2

Graph-Darstellung konfigurieren

Aktivieren Sie in der Graph-Darstellung Gewichte anzeigen, Biaswerte anzeigen und Aktivierungen anzeigen. Stellen Sie die Position auf 70 %.

Einstellungen der Graph-Darstellung

Schritt 3

Modell konfigurieren

Verwenden Sie einen Hidden Layer mit Heaviside-Aktivierung und wählen Sie auch für den Output Layer die Heaviside-Aktivierung.

Modelleinstellungen mit Heaviside-Aktivierungen

Klicken Sie auf die Gewichte und Bias-Werte, um diese zu verändern. Das FNN soll eine Entscheidungsregion der Klasse Rot realisieren, die wie in der Abbildung durch folgende Trenngeraden begrenzt wird:

FNN mit zwei Heaviside-Neuronen im Hidden LayerRote Entscheidungsregion zwischen zwei Trenngeraden

Aufgabe 3

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Beim Öffnen des FNN-Editors wird der Datensatz mit Schnabellänge, Flügellänge und Geschlecht automatisch geladen und der Editor für Entscheidungsregionen geöffnet. Sie können die CSV-Datei zusätzlich herunterladen.

  • Zeichnen Sie vier Entscheidungsregionen als Polygone.
  • Verknüpfen Sie jeweils zwei Regionen zu einer ODER-Gruppe. Wählen Sie dazu die Regionen mit gedrückter Strg-Taste aus.
  • Lassen Sie das FNN die Entscheidungsregionen realisieren.
  • Untersuchen Sie: Wie werden nicht konvexe Polygone behandelt?

Datenquelle und Lizenz

Horst, A. M., Hill, A. P., & Gorman, K. B. (2020). palmerpenguins: Palmer Archipelago (Antarctica) penguin data (R package version 0.1.0) Datensatz. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.3960218

Der ursprüngliche Datensatz steht unter CC0 1.0 Universal. Für diesen Arbeitsauftrag wurden die Variablen Schnabellänge (bill_length_mm), Flügellänge (flipper_length_mm) und Geschlecht (sex) ausgewählt. Unvollständige Beobachtungen wurden entfernt und die Spalten- sowie Klassenbezeichnungen ins Deutsche übersetzt. Der abgeleitete Datensatz enthält 333 Beobachtungen.

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