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  • Neuronale Netze

    Künstliche Neuronale Netze sind Modelle für künstliche Intelligenz, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sie bestehen aus einer Reihe von Verarbeitungseinheiten, die miteinander verbunden sind.
    Ein künstliches neuronales Netz besteht aus Schichten von miteinander vernetzten Einheiten (Neuronen), die unter bestimmten Bedingungen Informationen aneinander weitergeben. Jede Einheit verarbeitet ein bestimmtes Signal und leitet es an die nächste Einheit weiter. Das Netzwerk lernt, indem es Signale verarbeitet und die Verbindungen zwischen den Einheiten anpasst.Beim Deep Learning gibt es in der Regel viele solcher Schichten mit je sehr vielen Neuronen, was das Training sehr rechenintensiv macht.

     

    Künstliche Neuronen und KI

    Künstliche Neuronen sind eine grundlegende Komponente auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Sie sind mathematische Modelle, die das Verhalten von biologischen Neuronen nachahmen und die Grundlage für künstliche neuronale Netze bilden.

    Ein einzelnes künstliches Neuron besteht meist aus einem oder mehreren Inputs, einer Gewichtung, einer Aktivierungsfunktion und schließlich aus dem Output. Der Input sind die Signale, die das Neuron empfängt, und die Gewichte bestimmen den Einfluss der jeweiligen Signale auf den Output. Die Aktivierungsfunktion wird zur Berechnung der gewichteten Summe der Inputs verwendet.

    Die künstlichen Neuronen sind auf verschiedene Weise miteinander verbunden und die Verbindungen zwischen den Neuronen, die sogenannten Synapsen, werden ebenfalls gewichtet. Das künstliche neuronale Netz lernt, indem es diese Gewichtungen anpasst, sodass es komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung und Verarbeitung ausführen kann.

    Ein Beispiel: Ein künstliches neuronales Netz soll dazu trainiert werden, anzuzeigen, ob auf einem Bild eine Kuh zu sehen ist. Dies geschieht vereinfacht gesagt dadurch, dass sehr viele Bilder, auf denen Kühe zu sehen sind, mit dem Label „ja“ und andere Bilder ohne Kühe mit dem Label „nein“ versehen werden. Dann wird das Training mit zufällig ausgewählten Anfangsgewichten gestartet. Je nachdem wie präzise das Modell die Labels zuordnet, müssen die Gewichtungen angepasst werden, bis hinreichend gute Ergebnisse geliefert werden. Das passiert im Zweifelsfall viele Tausend Mal.

    Künstliche Neuronen werden in verschiedene Schichten gegliedert, wobei jede Schicht eine bestimmte Rolle im neuronalen Netzwerk hat. Die Eingabeschicht erhält die Rohdaten, während die dahinterliegenden Schichten dazu dienen, komplexe Merkmale und Darstellungen zu extrahieren.

    Vereinfacht ausgedrückt grenzt die Anzahl der verwendeten Schichten zwischen Input- und Output-Layer die Begriffe Machine Learning und Deep Learning voneinander ab. Bei einem Layer spricht man von Machine Learning, bei mehreren Schichten von Deep Learning.

    Künstliche Neuronen haben bei bestimmten Aufgaben mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Algorithmen. Sie können je nach Modell automatisch aussagekräftige Merkmale aus den Rohdaten extrahieren, aus Erfahrung lernen und sich verbessern. Außerdem können sie nichtlineare Beziehungen und große Datenmengen deutlich besser verarbeiten als rein statistische Methoden.