Ich habe ein biologisch inspiriertes spiking neuronales Netzwerk von Grund auf neu erstellt und es hat mit 5 % Genauigkeit gelernt, Addition zu machen :) Es gibt keine Rückpropagation, keine künstlichen Verlustfunktionen - nur Spikes, Synapsen und dopaminähnliche Belohnungssignale. Es verwendet STDP -> "Spike-Timing-Dependent Plasticity" mit modulierter Belohnung. Das macht super viel Spaß und ich werde versuchen, es dazu zu bringen, mit besserer Genauigkeit zu lernen. Ich muss auch besser verstehen, wie all die beweglichen Teile zusammenpassen. Link zum Quellcode im Kommentar, der ein detailliertes Readme und HTML mit Animationen enthält, die erklären, wie das alles funktioniert.