Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind rechnergestützte Modelle, die sich am Aufbau des menschlichen Gehirns orientieren. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen Einheiten, den sogenannten „künstlichen Neuronen“, die Informationen verarbeiten, weitergeben und gewichten können.
Diese Netze sind ein zentraler Bestandteil des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learnings, also des Lernens mit besonders tiefen, komplexen Strukturen mit vielen Schichten.
Wie funktionieren neuronale Netze?
Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten:
1. Eingabeschicht: Hier kommen die Daten an, beispielsweise ein Bild, ein Text oder Zahlen.
2. Verborgene Schichten (Hidden Layers): Hier wird die eigentliche Verarbeitung durchgeführt. Die Neuronen analysieren Muster, verknüpfen Informationen und lernen Zusammenhänge.
3. Ausgabeschicht: Am Ende steht das Ergebnis, beispielsweise eine Entscheidung, eine Klassifizierung oder ein Textvorschlag.
Jede Verbindung zwischen den Neuronen hat ein „Gewicht“, das bestimmt, wie stark ein Signal weitergegeben wird. Während des Trainings werden diese Gewichte so angepasst, dass das Netz immer bessere Ergebnisse liefert.
Wofür werden neuronale Netze genutzt?
Neuronale Netze sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben, die für klassische Programme schwer zu lösen sind, beispielsweise:
• Bilderkennung: Was ist auf einem Foto zu sehen?
• Spracherkennung: Was wurde gesagt?
• Texterzeugung: Wie kann ein natürlicher Satz fortgesetzt werden?
• Empfehlungssysteme: Was passt zu meinem Geschmack?
Was zeichnet ein „tiefes“ neuronales Netz aus?
Ein „tiefes“ neuronales Netz besteht aus vielen versteckten Schichten. Daher kommt der Begriff „
Deep Learning“. Solche Netze können komplexere Zusammenhänge erkennen, benötigen dafür aber auch mehr Daten und Rechenleistung.
