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\contentsline {figure}{\numberline {1}{\ignorespaces Neuron \newline Quelle: simple.wikipedia.org/wiki/File:Neuron.svg\newline Copyright: CC Attribution-Share Alike von Nutzer Dhp1080,\newline bearbeitet}}{5}{figure.1}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2}{\ignorespaces Ein einfaches neuronales Netz}}{6}{figure.2}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Der Plot der Sigmoid Funktion $\sigma (x)=\frac {e^x}{e^x+1}$}}{7}{figure.3}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Formel zur Berechnung eines Ausgabevektors aus einem Eingabevektor durch ein Layer Neuronen. }}{8}{figure.4}%
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\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen quadratischen Fehler}}{9}{figure.5}%
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\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler}}{9}{figure.6}%
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\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Der Graph der Kreuzentropie Fehlerfunktion wenn das tats\IeC {\"a}chliche Label 1 ist}}{10}{figure.7}%
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\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Kreuzentropiefehler}}{11}{figure.8}%
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\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den durchschnittlichen absoluten Fehler}}{11}{figure.9}%
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\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r den Gradienten der Fehlerfunktion}}{11}{figure.10}%
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\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Die Gleichung f\IeC {\"u}r die Anpassung eines einzelnen Parameters}}{12}{figure.11}%
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\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces $\eta $ ist hier zu gro\IeC {\ss } gew\IeC {\"a}hlt}}{12}{figure.12}%
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