Geniator Recall - Entwicklungsumgebung für Künstliche Neuronale Netze

Blockbild

Im Blockbild wird die Gesamtstruk-tur des aktiven Netzes dargestellt. Jede im Netz enthaltene Schicht wird als ein separater Block ange-zeigt. Die mit Pfeilen versehenen Verbindungen zwischen den ein-zelnen Blöcken lassen den Signal-fluss deutlich erkennen. Innerhalb jedes Blockes werden Informatio-nen zu den in der jeweiligen Schicht angeordneten Neuronen sowie den entsprechenden Verbin-dungen zur nächsten Schicht ange-zeigt. Diese Ansicht gibt Ihnen einen globalen Überblick über die generelle Netzstruktur. Hier haben Sie die Möglichkeit, verschiedene Einstellungen an den einzelnen Schichten sowie sämtlicher Neuro-nen vorzunehmen.

Gerichteter Graph

In dieser Ansicht wird das aktive Netz in Form eines gerichteten Graphs dargestellt. Jede einzelne Schicht wird als eigene Gruppe von Neuronen angezeigt und zur besse-ren Überschaubarkeit mit einem gelben Rahmen umgeben. In Ab-hängigkeit der verwendeten Netz-topologie unterscheidet sich die Anordnung der Neuronen von einem Netz zum anderen. Das Ge-samtbild lässt sich zudem beein-flussen, indem die Geometrie für jede Schicht festgelegt werden kann, was der optimalen Anor-dnung der Schichten und Neuronen dient. Die einzelnen Verbindungen (Synapsen) zwischen den Neuro-nen werden entsprechend ihrem momentanen Gewicht mit verschie-denen Farben dargestellt, wobei positive Gewicht mit Grün- und ne-gative Gewichte mit Rottönen ein-gefärbt werden. Durch direktes An-klicken können Sie in dieser An-sicht die Einstellungen für jedes einzelne Neuron sowie jeder Schicht bearbeiten.

Gewichtsmatrix

Die Gewichtsmatrix zeigt den ak-tuellen Zustand des aktiven Netzes an. Am linken Rand werden in drei Spalten der momentane Ausgabe-wert, der aktuelle (gelernte) Schwellwert bzw. Bias und die Stärke der Selbstrückkoppelung jedes einzelnen Neurons darge-stellt. Der grösste Teil des Fensters wird mit der Darstellung sämtlicher im aktiven Netz enthaltenen Ge-wichte (Synapsen) belegt. Ver-gleichbar mit der Einfärbung im gerichteten Graph werden auch hier unterschiedliche Farben für die Gewichtung verwendet. Auch hier stehen Grüntöne für positive und Rottöne für negative Gewichte. Zur besseren Übersicht werden die einzelnen Schichten des Netzes in der Matrix mit Linien unterteilt. Ausgehend von der Basis-Topolo-gie können Sie hier beliebig neue Gewichte bzw. Verbindungen in das bestehende Netz einsetzten, beste-hende Verbindungen löschen oder bearbeiten. Dadurch lassen sich neuronale Netz nach Ihren eigenen Vorstellungen und Anforderungen gestalten.

Aktivität

Wenn Sie die konstruierten Netze innerhalb der Entwicklungsumge-bung trainieren und testen, können Sie die entsprechenden Aktivitäten in dieser Ansicht direkt mitver-folgen. Jeder Lernschritt wird wäh-rend des Trainings aufgezeichnet und in Echtzeit in Form eines Diagramms dargestellt. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, das Lern-verhalten des Netzes zu beobachten und gegebenenfalls in den Lernprozess einzugreifen, um allfällige Änderungen am Netz vor-zunehmen. Es werden fortlaufend verschiedene Angaben wie bei-spielsweise der aktuelle Netzfehler oder die Differenz des aktuellen gegenüber dem letzten Netzfehler aktualisiert. Für die Berechnung des aktuellen Netzfehlers können Sie aus mehreren Berechnungs-algorithmen die für Ihre Zwecke am besten geeignete Funktion aus-wählen. Der Trainingsabbruch kann nach unterschiedlichen, den jewei-ligen Anforderungen entsprechend kombinierbaren, Kriterien automa-tisch oder manuell erfolgen. Die Aufzeichnung des Lernvorgangs kann in eine Textdatei exportiert werden und steht dadurch für wei-tere Auswertungen in beliebigen Programmen zur Verfügung.

Muster

Unter einem Muster versteht man im Zusammenhang mit neuronalen Netzen die Eingabe- und Ausgabe-daten, die für den Lernprozess be-nötigt werden oder während dem Test oder der Anwendung dem Netz präsentiert werden bzw. vom Netz ausgegeben werden. Zur Ver-waltung der beliebig grossen Mus-ter steht diese Ansicht zur Verfü-gung. Hier können Sie die Daten, ähnlich wie in einer Tabellenkalku-lationsanwendung in einzelnen Zel-len bearbeiten und formatieren. Zum Erzeugen von Mustern nach bestimmten Kriterien steht der Mustergenerator zur Verfügung. Wenn Sie bestehende Muster nach gewissen Regeln umformen möch-ten, können Sie auf den Transfor-mator zurückgreifen, mit dessen Hilfe mittels frei kombinierbarer Formeln beliebige Umrechnungen stattfinden können. Nebst den Umrechnungsalgorithmen stehen Funktionen für das Initialisieren und künstlichen Verrauschen der Daten zur Verfügung. Sämtliche Muster lassen sich in einem Dia-gramm darstellen. Für den gegen-seitigen Datenaustausch mit ande-ren Applikationen stehen Import- und Export-Funktionen zur Verfü-gung.

Werkzeuge

Unzählige Bearbeitungsfenster er-möglichen Ihnen den gezielten Ein-griff in die Struktur und Details der neuronalen Netze sowie das grafi-sche Bearbeiten der Ein- und Aus-gabedaten.

Nicht zuletzt aufgrund der sauber strukturierten Benutzeroberfläche und der logischen, dem jeweiligen Kontext angepassten Anordnung der Parameter in den verschiede-nen Fenstern sind auch ungeübte Anwender innerhalb kürzester Zeit in der Lage, sich in das äusserst interessante Wissenschaftsgebiet der neuronalen Netze einzuarbei-ten.