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--- talit:neuronale_netze_kurs [2024-07-01 09:18] – [Aufgabe 2] sca
+++ talit:neuronale_netze_kurs [2024-07-04 06:54] (aktuell) – [Files] hof
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    * {{ :talit:data_mnist.zip |}}
+==== Repos ====
+   * [[https://github.com/tkilla77/ksr_talenta_nn|github.com/tkilla77/ksr_talenta_nn]]
 ===== - Aufgaben =====
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    * Besprich deine Lösung mit dem Lehrer.
+\\
+<code python>
+# Stuktur:
+class Network:
+    def __init__(self, input_neurons, hidden_neurons, output_neurons):
+        # ...
+    def feedforward(self, x):
+         # ...
+    def test(self, data_list):
+         # ...
+# Erstelle ein Netzwerk für das Toy-Problem:
+toy_net = Network(4, 3, 2)
+# Erstelle ein Netzwerk für den Mnist-Datensatz:
+mnist_net = Network(784, 30, 10)
+</code>
 ==== Aufgabe 3 ====
    * **Ziel: NN für Toy-Problem trainieren**
-   * Mache eine Kopie des Files `02_feedforward_oop.py` und speichere diese unter dem Namen `03_toyproblem_training.py` (resp. `<...>.ipynb`)
+   * Mache eine Kopie des Files `02_feedforward_oop.py` und speichere diese unter dem Namen `03_toy_problem_training.py` (resp. `<...>.ipynb`)
    * Kommentiere alles, was mit dem MNIST-Datensatz zu tun hat, aus. Für den Moment wollen wir uns nur um das Toy-Problem kümmern.
    * Erweitere deine Network-Klasse um das Attribut `learning_rate`. Ein Wert für diese soll als Argument für die `__init__`-Methode übergeben werden, wenn ein `Network`-Objekt erstellt wird.