Was ist neuronales netz?

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind ein Rechenmodell, das von der Struktur und Funktion biologischer neuronaler Netze inspiriert ist. Sie werden verwendet, um komplexe Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben zu lernen. Hier eine Übersicht:

• Grundlagen:
  • Bestehen aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) in Schichten.
  • Informationen fließen durch das Netzwerk, wobei jede Verbindung ein Gewicht hat, das die Stärke der Verbindung beeinflusst.
  • Neuronen wenden eine Aktivierungsfunktion auf die gewichtete Summe ihrer Eingaben an, um eine Ausgabe zu erzeugen.
• Architektur:
  • Eingabeschicht: Empfängt die Eingabedaten.
  • Verborgene Schichten: Führen Berechnungen durch und lernen Muster. Neuronale Netze können mehrere verborgene Schichten haben (Deep Learning).
  • Ausgabeschicht: Produziert das Ergebnis des Netzwerks.
• Lernen:
  • Das Netzwerk lernt, indem es seine Gewichte anpasst, um Fehler zu minimieren.
  • Backpropagation: Ein häufig verwendeter Algorithmus zum Anpassen der Gewichte basierend auf dem Fehler der Ausgabe. Siehe Backpropagation.
  • Gradientenabstieg: Ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte zu finden, die den Fehler minimieren. Siehe Gradientenabstieg.
• Arten von neuronalen Netzen:
  • Feedforward-Netzwerke: Informationen fließen nur in eine Richtung.
  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs): Haben Rückkopplungsschleifen und eignen sich für sequentielle Daten. Siehe Rekurrente%20neuronale%20Netze.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Werden häufig für Bilderkennung verwendet. Siehe Convolutional%20Neural%20Networks.
• Aktivierungsfunktionen:
  • Bestimmen die Ausgabe eines Neurons.
  • Beispiele: Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), Tanh.
  • Siehe Aktivierungsfunktion.
• Anwendungen:
  • Bild- und Spracherkennung
  • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
  • Empfehlungssysteme
  • Autonomes Fahren
• Herausforderungen:
  • Benötigen große Datenmengen zum Trainieren.
  • Können rechenintensiv sein.
  • Black-Box-Natur (schwer zu interpretieren, wie sie Entscheidungen treffen).
  • Anfällig für Overfitting (lernen die Trainingsdaten zu gut und verallgemeinern nicht gut auf neue Daten).

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