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Aufgabe 3 - Lösungsvorschlag
Diskutieren Sie für die folgenden Problemstellungen, welche Aktivierungsfunktion sich für die Neuronen eignet, wie viele Eingangs- bzw. Ausgangsneuronen das neuronale Netz haben sollte und wie die Eingabe- und Ausgabedaten kodiert werden könnten.
- Vorhersage der Temperatur (Wetterbericht)
- Vorhersage des Rohölpreises
- Steuerung des Lenkrades eines autonomen Fahrzeugs
- Einteilung von Äpfeln in verschiedene Güteklassen
Vorhersage der Temperatur (Wetterbericht) an einem einzelnen Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt
Die Zahl der Eingangsneuronen wird in diesem Szenario sicher sehr hoch sein, da man zur Vorhersage des Wetters an einem bestimmten Ort die zeitliche Entwicklung von Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchtigkeit, Wolckendecke… an vielen anderen Orten benötigt. Auch die zeitliche Differenz zwischen diesen Daten und dem Vorhersagezeitpunkt muss als Eingangswert bereitgestellt werden.
Da die Temperatur eine kontinuierliche Größe ist, könnte man ein einzelnes Ausgangsneuron verwenden, das als Aktivierungsfunktion dann entweder die Sigmoidfunktion oder die Identität hat. Erstere kommt in Frage, da es sichere untere und obere Grenzen für die Temperatur gibt.
Vorhesage des Rohölpreises zu einem bestimmten Zeitpunkt
Auch hier werden sehr viele Eingangsneuronen benötigt, um eine Zeitreihe vieler Wirtschaftlicher Kenndaten erfassen zu können. Zudem wird die zeitliche Differenz zwischen der Messung der Eingangsdaten und dem Vorhersagezeitpunkt als Eingangswert benötigt.
Es reicht ein einzelnes Ausgangsneuron. Da der Rohölpreis eine kontinuierliche Größe ist, könnte man - vorausgesetzt er wird nicht negativ - die ReLU - Funktion verwenden.
In der Tat gab es schon mal kurzzeitig einen negativen Rohölpreis. Eingedenk dessen wäre es wohl anzuraten, als Aktivierungsfunktinon der Ausgangsneuronen besser die Identität zu verwenden.
Die Sigmoid-Funktion bietet sich nicht an, da es keine sichere obere Grenze für den Rohölpreis gibt.