Max.Zahl:    Maximale Anzahl, wie oft die Musterdatei ausgewertet wird

Dist.:       Minimales Ma, wie weit zwei vom Netz berechnete Muster voneinander abweichen
             mssen, damit sie als verschieden identifiziert werden. Der Lernprozess bricht ab,
             wenn alle Muster als verschieden erkannt werden. 

VL-Zahl:     Man kann den Lernprozess wiederholt starten, um die Auswirkung verschiedener Ein-
             stellungen	statistisch zu untersuchen. Die VL-Zahl gibt an, wie oft dies geschehen
             soll. Ist sie 1, so wird der Lernprozess nur einmal gestartet. Aus Zeitgrnden ist
             die VL-Zahl auf 100 begrenzt.
             Ist VL>1, so zeigt der Rechner zum Ende die durchschnittliche Zahl der bentigten 
             Lernschritte an.
   
VS-Zahl:     Zahl der per Zufall ausgewhlten Muster, die jeweils zu untersuchen sind, bevor
             ein neuer Lernprozess gestartet wird.

Datei:       Datei, die die zu lernenden Eingangs- und Ausgangsmuster enthlt.
        
RK Ausgang:  Zahl, die bestimmt, wie stark das berechnete Ausgangsmuster die Neuronen beein-
             flusst (Ausgangsrckkopplung). Ist die Zahl 0, so gibt es keinen Einfluss.

RK-Zahl:     Werden Rckkopplungen im Netz eingestellt, so schwingt sich das System bei einem
             vorgegebenen Eingangsmuster ein, bevor ein stabiles Ausgangmuster entsteht. Die 
             RK-Zahl gibt an, wie lang der Einschwingvorgang sein darf.      

Ausgleich:   Aktiviert man "Mittelwertausgleich", so wird von den Eingangswerten eines Ein-
             gangsneurons der Mittelwert aller mit diesem Neuron verbundenen Eingnge sub-
             trahiert. So reagiert das Neuron nur auf Muster, die eine deutliche innere
             Struktur besitzen.
             (nicht mit Deltaregel nutzbar) 

Delta-Regel: Aktiviert man "Delta-Regel", so werden die Wichtungen nur noch ber die Differenz
             von berechnetem und vorgegebenem Ausgangsmuster verndert und enthalten keine 
             Zufallskomponente (vgl. "Steilheit"). 

Gedchtnis:  Wird ein neuer Lernprozess gestartet, so werden normalerweise alle Wichtungen auf
             Zufallswerte zurckgesetzt. Aktiviert man "Gedchtnis", so geschieht dies nicht, 
             und der Rechner nimmt die in frheren Lernschritten bestimmten Wichtungen. 

erkennend:   Bei Aktivierung ignoriert der Rechner Vorgaben von Ergebnismuster und ersetzt
             diese durch eigene, abhngig vom Lernprozess.
             (nicht mit Deltaregel nutzbar)   


RK Ebene:    Zahl, die bestimmt, wie stark die Neuronen einer Ebene sich gegenseitig beein-
             flussen (Ebenenrckkopplung). Ist die Zahl 0, so gibt es keinen Einfluss. Pro 
             Neuronenebene kann ein Wert angegeben werden, getrennt durch Komma. Default-Wert
             ist 0.  

Steilheit:   Von der gewichteten Summe der Eingangswerte eines Neurons wird der Funktions-
             wert der Sigmoid-Funktion berechnet und als Ausgangswert des Neurons ausgegeben. 
             Die Steilheit bestimmt, wie stark sich bei der Sigmoid-Funktion Argument auf den
             Ausgangswert auswirkt.  
             Jeder Neuronenebene kann ein Steilheitswert zugeordnet werden, durch Komma ge-
             trennt. DefaultWert ist 0.  

Tendenzeinfluss: Eine Zahl zwischen -1 und 1 dient dazu, die Mitte von Zufallszahlen zu ver-
             schieben: Die Zufallszahlen verndern die Wichtung, die angibt, wie stark zwei 
             Neuronen miteinander verbunden sind. Die Wichtung hngt von der Zufallszahl und 
             der Differenz zwischen berechnetem und vorgegebenen Ausgangsmuster ab. Die Ver- 
             schiebung der Zufallsmitte dient dazu, die Richtung, in der sich die Wichtungen
             entwickeln, mglichst stabil zu halten 
             (nicht mit Deltaregel nutzbar)             

Neuronenzahl pro Ebene: Die Struktur des Netzes kann verndert werden, nachdem man nach Eingabe
             einer Musterdatei den Button "Muster lernen" angeklickt hat.
             Die Musterdatei gibt bereits eine Netzstruktur vor: Die erste zahl ist die Zahl 
             der Neuronen in der Ausgangsebene, die letzte die der Eingangsebene. Da diese den
             Anzahlen der Bits in den Ausgabe- bzw. Eingabemustern entsprechen, drfen diese 
             nicht gendert werden!
             Es knnen weitere Ebenen durch Angabe der zugehrigen Neuronenzahl angelegt oder
             gendert werden. Die Zahlen sind dabei jeweil durch Komma zu trennen. 

Testmusterdatei:   Datei, die ein Eingangsmuster enthlt, zu dem das Netz ein Ausgangsmuster
             finden soll. Angezeigt wird eins der vorgegebenen Eingangsmuster, dessen zuge-
             hriges Ausgangsmuster am besten zu dem berechneten Muster passt. Die Zahlenaus-
             gaben des Netzes werden angezeigt.
             Diese Funktion nur genutzt werden, nachdem das Netz Muster gelernt hat! 

Lernen:      Der Button bewirkt das Einlesen einer Musterdatei und aktiviert das Textfeld 
             "Neuronenzahl pro Ebene" und den Button "Netz einrichten und aktivieren". 
  
Lernprozess bewerten: Zu jedem Eingangsmuster (durchnummeriert) wird das vorgegebene und nach 
             einem "-" das berechnete Ausgabemuster durch Zahlenfolgen dargestellt. Die Nummer
             des Eingangsmusters findet sich vor den Zahlenfolgen, danach ein ">" oder, wenn 
             berechnetes und vorgegebenes Muster bereinstimmen, ein ">>". 
             In einem zweiten Block wird zu jedem Eingangsmuster nach ">" angezeigt, welches 
             Muster das neuronale Netz stattdessen erkannt hat. 
             In Klammern findet man ein weiteres Muster, das das Netz als zweit bestes Muster 
         -    gewhlt htte, dazu nach "-" die Gre der Abweichung beider Muster. Ist die 
             Abweichung klein, so wird das Netz bei kleinen nderungen des Eingangsmusters 
             diesem evtl. auch die Zweitwahl zuordnen.  

neue Muster: Um neue Muster zu schaffen, wird hier eine entsprechende Oberflche geboten. Es
             ist auch mglich, neue Muster mit einem eigenen Editor anzulegen.

Stop:        Der Lernprozess kann hiermit vorzeitig gestoppt werden, sofern er schon Zwischen-
             ergebnisse anzeigt. Sonst den Button "Ende" bettigen (vgl. unten)!

Ende:        Das Programm wird angehalten und verlassen. Die Anzeige von Daten geht verloren.


Hinweis: Die Funktionsweise des Programms wird im Manual beschrieben und kann dort nachgelesen
werden.       