fork download
copy 
  1. import numpy as np
  2. from itertools import product  # To generate all binary combinations
  3.  
  4. # Initialisierung der Schwellenwerte
  5. lower_threshold = 0.8
  6. upper_threshold = 1.2
  7.  
  8. # Lernrate
  9. learning_rate = 0.1
  10.  
  11. # Trainingsdaten (Inputs für das XOR-Problem und andere)
  12. inputs = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
  13.  
  14. # Alle möglichen Zieltabellen (16 Kombinationen)
  15. all_possible_targets = list(product([0, 1], repeat=4))
  16.  
  17. # Trainingsloop für jede mögliche Zieltabelle
  18. for table_index, targets in enumerate(all_possible_targets, start=1):
  19.     print(f"\n=== Wahrheitstabelle {table_index}: Targets = {targets} ===")
  20.  
  21.     # Initialisieren der Startwerte
  22.     max_iterations = 500  # Maximal 500 Iterationen für jedes Bias
  23.     epoch = 0
  24.     network_trained = False
  25.     start_weights = None
  26.     final_weights = None
  27.     bias = 0.0  # Initial Bias ist 0.0
  28.     bias_increment = 0.1  # Bias-Inkrement
  29.     max_bias = 0.9  # Maximaler Bias (0.9)
  30.     min_bias = -0.9  # Minimaler Bias (-0.9)
  31.     reset_count = 0  # Counter to track the number of weight resets
  32.  
  33.     # Erste Trainingsrunde mit Bias und Gewichten im Bereich [0, 2] und Bias 0.0
  34.     while epoch < max_iterations and reset_count < 5:
  35.         epoch += 1
  36.         all_correct = True  # Flag, um zu überprüfen, ob alle Ausgaben korrekt sind
  37.         current_weights = np.random.uniform(0, 2, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [0, 2]
  38.  
  39.         if epoch == 1:  # Die erste Iteration nach Initialisierung
  40.             start_weights = current_weights  # Speichere die Startgewichte
  41.  
  42.         for input_vector, target in zip(inputs, targets):
  43.             # Berechnung der gewichteten Summe inkl. Bias
  44.             weighted_sum = np.dot(input_vector, current_weights) + bias
  45.  
  46.             # Aktivierungsfunktion (Schwellenwertfunktion mit zwei Schwellenwerten)
  47.             output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
  48.  
  49.             # Fehlerberechnung
  50.             error = target - output
  51.  
  52.             # Wenn ein Fehler vorliegt, dann weise die Gewichte an
  53.             if error != 0:
  54.                 all_correct = False
  55.                 current_weights += learning_rate * error * np.array(input_vector)
  56.  
  57.         # Überprüfe, ob alle Ausgaben korrekt sind
  58.         if all_correct:
  59.             network_trained = True
  60.             final_weights = current_weights  # Speichere die finalen Gewichte
  61.             break  # Stoppe, wenn alle Ausgaben korrekt sind
  62.  
  63.         if not network_trained:
  64.             print(f"Epoch {epoch} konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.")
  65.             print(f"Versuche, die Gewichte nach {epoch} Iterationen zurückzusetzen.")
  66.             reset_count += 1  # Zähle die Versuche
  67.             print(f"Anzahl der Versuche: {reset_count}")
  68.  
  69.             if reset_count < 5:
  70.                 continue  # Versuche erneut mit neuen zufälligen Gewichten
  71.  
  72.     if network_trained:
  73.         print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} erfolgreich nach {epoch} Iterationen gelernt.")
  74.         print(f"Startgewichte: {start_weights}")
  75.         print(f"Endgewichte: {final_weights}")
  76.         print(f"Endgültiger Bias: {bias}")
  77.         continue  # Zum nächsten Wahrheitstabelle
  78.  
  79.     # Wenn das Netzwerk nach 500 Iterationen nicht gelernt hat, füge den Bias hinzu
  80.     print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} nach {epoch} Iterationen nicht korrekt gelernt.")
  81.     print("Erhöhe den Bias und versuche es erneut.")
  82.  
  83.     # Bias erhöhen in Schritten bis max_bias und dann bis min_bias
  84.     for bias in np.arange(0.1, max_bias + bias_increment, bias_increment):  # Bias von 0.1 bis 0.9
  85.         print(f"Versuch mit Bias {bias}:")
  86.         epoch = 0
  87.         start_weights = np.random.uniform(0, 2, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [0, 2]
  88.         network_trained = False  # Netzwerk muss erneut trainiert werden
  89.  
  90.         while epoch < max_iterations:
  91.             epoch += 1
  92.             all_correct = True
  93.             current_weights = np.random.uniform(0, 2, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [0, 2]
  94.  
  95.             for input_vector, target in zip(inputs, targets):
  96.                 # Berechnung der gewichteten Summe inkl. Bias
  97.                 weighted_sum = np.dot(input_vector, current_weights) + bias
  98.  
  99.                 # Aktivierungsfunktion (Schwellenwertfunktion mit zwei Schwellenwerten)
  100.                 output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
  101.  
  102.                 # Fehlerberechnung
  103.                 error = target - output
  104.  
  105.                 # Wenn ein Fehler vorliegt, dann weise die Gewichte an
  106.                 if error != 0:
  107.                     all_correct = False
  108.                     current_weights += learning_rate * error * np.array(input_vector)
  109.  
  110.             # Überprüfe, ob alle Ausgaben korrekt sind
  111.             if all_correct:
  112.                 network_trained = True
  113.                 final_weights = current_weights  # Speichere die finalen Gewichte
  114.                 break  # Stoppe, wenn alle Ausgaben korrekt sind
  115.  
  116.         if network_trained:
  117.             break  # Das Netzwerk hat jetzt gelernt
  118.  
  119.     # Bias verringern und erneut testen, wenn das Netzwerk nicht erfolgreich war
  120.     if not network_trained:
  121.         print("Erhöhe den Bias bis zum maximalen Wert und versuche es dann mit abnehmendem Bias.")
  122.         for bias in np.arange(max_bias, min_bias - bias_increment, -bias_increment):  # Bias von 0.9 bis -0.9
  123.             print(f"Versuch mit Bias {bias}:")
  124.             epoch = 0
  125.             start_weights = np.random.uniform(0, 2, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [0, 2]
  126.             network_trained = False  # Netzwerk muss erneut trainiert werden
  127.  
  128.             while epoch < max_iterations:
  129.                 epoch += 1
  130.                 all_correct = True
  131.                 current_weights = np.random.uniform(0, 2, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [0, 2]
  132.  
  133.                 for input_vector, target in zip(inputs, targets):
  134.                     # Berechnung der gewichteten Summe inkl. Bias
  135.                     weighted_sum = np.dot(input_vector, current_weights) + bias
  136.  
  137.                     # Aktivierungsfunktion (Schwellenwertfunktion mit zwei Schwellenwerten)
  138.                     output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
  139.  
  140.                     # Fehlerberechnung
  141.                     error = target - output
  142.  
  143.                     # Wenn ein Fehler vorliegt, dann weise die Gewichte an
  144.                     if error != 0:
  145.                         all_correct = False
  146.                         current_weights += learning_rate * error * np.array(input_vector)
  147.  
  148.                 # Überprüfe, ob alle Ausgaben korrekt sind
  149.                 if all_correct:
  150.                     network_trained = True
  151.                     final_weights = current_weights  # Speichere die finalen Gewichte
  152.                     break  # Stoppe, wenn alle Ausgaben korrekt sind
  153.  
  154.             if network_trained:
  155.                 break  # Das Netzwerk hat jetzt gelernt
  156.  
  157.     # Ausgabe der Ergebnisse nach der Anpassung des Bias
  158.     print(f"Total Iterationen: {epoch}")
  159.     print(f"Startgewichte: {start_weights}")
  160.     print(f"Endgewichte: {final_weights}")
  161.     print(f"Endgültiger Bias: {bias}")
  162.  
  163.     # Prüfen, ob das Netzwerk die Tabelle erfolgreich gelernt hat
  164.     if network_trained:
  165.         print(f"\nDas Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} erfolgreich gelernt!")
  166.         print(f"Startgewichte: {start_weights}")
  167.         print(f"Endgewichte: {final_weights}")
  168.         print(f"Endgültiger Bias: {bias}")
  169.  
Success #stdin #stdout 3.69s 29024KB
comments (?)
stdin
copy 
Standard input is empty
stdout
copy 
=== Wahrheitstabelle 1: Targets = (0, 0, 0, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 1 erfolgreich nach 2 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [0.5822333  0.89920982]
Endgewichte: [1.60154936 0.31248117]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 2: Targets = (0, 0, 0, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 2 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Total Iterationen: 15
Startgewichte: [0.10608053 1.6018409 ]
Endgewichte: [0.38870778 0.40321745]
Endgültiger Bias: 0.1

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 2 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.10608053 1.6018409 ]
Endgewichte: [0.38870778 0.40321745]
Endgültiger Bias: 0.1

=== Wahrheitstabelle 3: Targets = (0, 0, 1, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 3 erfolgreich nach 3 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [1.45266073 1.74193136]
Endgewichte: [0.99335768 0.79178493]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 4: Targets = (0, 0, 1, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 4 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Total Iterationen: 37
Startgewichte: [1.65210388 1.43315518]
Endgewichte: [0.83642667 0.24785572]
Endgültiger Bias: 0.1

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 4 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [1.65210388 1.43315518]
Endgewichte: [0.83642667 0.24785572]
Endgültiger Bias: 0.1

=== Wahrheitstabelle 5: Targets = (0, 1, 0, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 5 erfolgreich nach 4 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [1.91737905 0.59694325]
Endgewichte: [0.6677704 0.8898758]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 6: Targets = (0, 1, 0, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 6 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Total Iterationen: 3
Startgewichte: [0.27186372 1.55762553]
Endgewichte: [0.026377   0.74537369]
Endgültiger Bias: 0.1

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 6 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.27186372 1.55762553]
Endgewichte: [0.026377   0.74537369]
Endgültiger Bias: 0.1

=== Wahrheitstabelle 7: Targets = (0, 1, 1, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 7 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Total Iterationen: 28
Startgewichte: [0.72619406 1.52548538]
Endgewichte: [0.92617135 0.78725801]
Endgültiger Bias: 0.1

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 7 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.72619406 1.52548538]
Endgewichte: [0.92617135 0.78725801]
Endgültiger Bias: 0.1

=== Wahrheitstabelle 8: Targets = (0, 1, 1, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 8 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Total Iterationen: 490
Startgewichte: [0.15803061 0.11362373]
Endgewichte: [0.25985977 0.27409758]
Endgültiger Bias: 0.6

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 8 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.15803061 0.11362373]
Endgewichte: [0.25985977 0.27409758]
Endgültiger Bias: 0.6

=== Wahrheitstabelle 9: Targets = (1, 0, 0, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 9 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Total Iterationen: 1
Startgewichte: [0.42285749 1.60648312]
Endgewichte: [0.65806965 1.58365508]
Endgültiger Bias: 0.9

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 9 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.42285749 1.60648312]
Endgewichte: [0.65806965 1.58365508]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 10: Targets = (1, 0, 0, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 10 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Erhöhe den Bias bis zum maximalen Wert und versuche es dann mit abnehmendem Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.6000000000000001:
Versuch mit Bias 0.5000000000000001:
Versuch mit Bias 0.40000000000000013:
Versuch mit Bias 0.30000000000000016:
Versuch mit Bias 0.20000000000000018:
Versuch mit Bias 0.1000000000000002:
Versuch mit Bias 2.220446049250313e-16:
Versuch mit Bias -0.09999999999999976:
Versuch mit Bias -0.19999999999999962:
Versuch mit Bias -0.2999999999999997:
Versuch mit Bias -0.3999999999999998:
Versuch mit Bias -0.49999999999999967:
Versuch mit Bias -0.5999999999999995:
Versuch mit Bias -0.6999999999999996:
Versuch mit Bias -0.7999999999999997:
Versuch mit Bias -0.8999999999999996:
Total Iterationen: 500
Startgewichte: [1.68298186 1.25218098]
Endgewichte: None
Endgültiger Bias: -0.8999999999999996

=== Wahrheitstabelle 11: Targets = (1, 0, 1, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 11 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Total Iterationen: 18
Startgewichte: [0.29329597 1.85594287]
Endgewichte: [0.04000468 1.57642026]
Endgültiger Bias: 0.9

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 11 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.29329597 1.85594287]
Endgewichte: [0.04000468 1.57642026]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 12: Targets = (1, 0, 1, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 12 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Erhöhe den Bias bis zum maximalen Wert und versuche es dann mit abnehmendem Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.6000000000000001:
Versuch mit Bias 0.5000000000000001:
Versuch mit Bias 0.40000000000000013:
Versuch mit Bias 0.30000000000000016:
Versuch mit Bias 0.20000000000000018:
Versuch mit Bias 0.1000000000000002:
Versuch mit Bias 2.220446049250313e-16:
Versuch mit Bias -0.09999999999999976:
Versuch mit Bias -0.19999999999999962:
Versuch mit Bias -0.2999999999999997:
Versuch mit Bias -0.3999999999999998:
Versuch mit Bias -0.49999999999999967:
Versuch mit Bias -0.5999999999999995:
Versuch mit Bias -0.6999999999999996:
Versuch mit Bias -0.7999999999999997:
Versuch mit Bias -0.8999999999999996:
Total Iterationen: 500
Startgewichte: [1.39728572 1.22555044]
Endgewichte: None
Endgültiger Bias: -0.8999999999999996

=== Wahrheitstabelle 13: Targets = (1, 1, 0, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 13 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Total Iterationen: 9
Startgewichte: [0.98587699 0.06159163]
Endgewichte: [1.34712676 0.29246617]
Endgültiger Bias: 0.9

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 13 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.98587699 0.06159163]
Endgewichte: [1.34712676 0.29246617]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 14: Targets = (1, 1, 0, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 14 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Erhöhe den Bias bis zum maximalen Wert und versuche es dann mit abnehmendem Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.6000000000000001:
Versuch mit Bias 0.5000000000000001:
Versuch mit Bias 0.40000000000000013:
Versuch mit Bias 0.30000000000000016:
Versuch mit Bias 0.20000000000000018:
Versuch mit Bias 0.1000000000000002:
Versuch mit Bias 2.220446049250313e-16:
Versuch mit Bias -0.09999999999999976:
Versuch mit Bias -0.19999999999999962:
Versuch mit Bias -0.2999999999999997:
Versuch mit Bias -0.3999999999999998:
Versuch mit Bias -0.49999999999999967:
Versuch mit Bias -0.5999999999999995:
Versuch mit Bias -0.6999999999999996:
Versuch mit Bias -0.7999999999999997:
Versuch mit Bias -0.8999999999999996:
Total Iterationen: 500
Startgewichte: [1.48184334 0.77272379]
Endgewichte: None
Endgültiger Bias: -0.8999999999999996

=== Wahrheitstabelle 15: Targets = (1, 1, 1, 0) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 15 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Total Iterationen: 74
Startgewichte: [0.19032802 1.04144649]
Endgewichte: [0.13369092 0.29961863]
Endgültiger Bias: 0.9

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 15 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [0.19032802 1.04144649]
Endgewichte: [0.13369092 0.29961863]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 16: Targets = (1, 1, 1, 1) ===
Epoch 1 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 1 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 1
Epoch 2 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 2 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 2
Epoch 3 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 3 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 3
Epoch 4 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 4 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 4
Epoch 5 konnte die Tabelle nicht korrekt lernen.
Versuche, die Gewichte nach 5 Iterationen zurückzusetzen.
Anzahl der Versuche: 5
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 16 nach 5 Iterationen nicht korrekt gelernt.
Erhöhe den Bias und versuche es erneut.
Versuch mit Bias 0.1:
Versuch mit Bias 0.2:
Versuch mit Bias 0.30000000000000004:
Versuch mit Bias 0.4:
Versuch mit Bias 0.5:
Versuch mit Bias 0.6:
Versuch mit Bias 0.7000000000000001:
Versuch mit Bias 0.8:
Versuch mit Bias 0.9:
Total Iterationen: 70
Startgewichte: [1.96184492 0.21757066]
Endgewichte: [0.11720954 0.08067309]
Endgültiger Bias: 0.9

Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 16 erfolgreich gelernt!
Startgewichte: [1.96184492 0.21757066]
Endgewichte: [0.11720954 0.08067309]
Endgültiger Bias: 0.9
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