Was ist ein neuronales Netz?

Inhaltsübersicht

In diesem Artikel erhalten Sie eine Einführung in den interessanten Bereich der neuronalen Netze, der ein Teilgebiet der künstliche Intelligenz (AI).

Einführung

Neuronale Netze gehören zu den zentralen Technologien der künstlichen Intelligenz. Es gibt sie schon seit Jahren, ohne dass Sie davon wissen. Ja, Sie nutzen sie jedes Mal, wenn Ihr Smartphone die Gesichtserkennung verwendet. Sie werden auch in Dutzenden von Anwendungen in den Bereichen Geschäftsanalyse, Finanzen und Unternehmensschulung eingesetzt. Doch mit der Zeit werden sie immer häufiger eingesetzt.

Sie bieten eine noch nie dagewesene Verarbeitungsleistung und jeden Tag neue und aufregende Vorteile. Aber was ist ein neuronales Netz? Und wie verändern sie das Gesicht der Technologie?

Solche Computeranwendungen, die das Gehirn simulieren, sind leichter zu verstehen, als Sie vielleicht denken. Vertiefen Sie sich in diesen Artikel, um mehr über neuronale Netze zu erfahren und zu verstehen. 

Neuronales Netz Definition

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Hardware- oder Softwaresystem, das der Funktionsweise der menschlichen Gehirnneuronen und des Nervensystems nachempfunden ist. Sie sind eine Variante der Deep-Learning-Technologie, die zum weiten Bereich der künstlichen Intelligenz gehört.

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der verschiedene Arten von neuronalen Netzen verwendet. Diese Algorithmen sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Daher glauben viele Experten, dass sie unsere beste Chance auf dem Weg zu echter künstlicher Intelligenz sind.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Ein neuronales Netz besteht aus einer großen Anzahl von Prozessoren, die parallel arbeiten, aber als Ebenen angeordnet sind. Ähnlich wie der menschliche Sehnerv die rohen Informationen empfängt, erhält die erste Ebene die rohe Eingabe.

Dann erhält jede nachfolgende Ebene Eingaben von der vorangehenden Ebene und gibt ihre Ausgaben an die nachfolgende Ebene weiter. Die endgültige Ausgabe wird von der letzten Ebene verarbeitet.

Jede Ebene besteht aus kleinen Knoten, die mit den vorangehenden und nachfolgenden Knoten der Ebene verbunden sind. Jeder Knoten im neuronalen Netz hat einen eigenen Wissensbereich. Dazu gehören die Regeln, mit denen er programmiert wurde, und Regeln, die er selbst erlernt.  

Der Schlüssel zur Effizienz neuronaler Netze liegt darin, dass sie sehr schnell lernen und extrem anpassungsfähig sind. Jeder Knoten gewichtet die Bedeutung der von den vorangehenden Knoten erhaltenen Eingaben. Die Eingaben, die am meisten zur richtigen Ausgabe beitragen, erhalten das höchste Gewicht.

Arten von neuronalen Netzen

1. Neuronales Netz mit Vorwärtskopplung

Es ist eine der einfachsten Arten von neuronalen Netzen. Hier durchlaufen die Daten die verschiedenen Eingangsknoten, bis sie den Ausgangsknoten erreichen. Das bedeutet, dass sich die Daten von der ersten Ebene bis zum Ausgangsknoten nur in eine Richtung bewegen.

2. Neuronales Netz mit radialen Basisfunktionen

Eine radiale Basisfunktion nimmt den Abstand eines Punktes relativ zum Zentrum. Neuronale Netze mit radialer Basisfunktion haben zwei Schichten. In der inneren Schicht werden die Merkmale mit der radialen Basisfunktion kombiniert. Die Ausgabe dieser Merkmale wird bei der Berechnung der gleichen Ausgabe im nächsten Zeitschritt berücksichtigt.

3. Mehrschichtiges Perzeptron

Ein mehrschichtiges neuronales Perzeptron-Netzwerk hat drei oder mehr Schichten und wird zur Klassifizierung von Daten verwendet, die sich nicht linear trennen lassen. Es ist eine Art neuronales Netz, das vollständig verbunden ist, da jeder Knoten in einer Schicht mit jedem Knoten in der folgenden Schicht verbunden ist.

4. Faltungsneuronales Netz (CNN)

Ein neuronales Faltungsnetz ist eine Variante des mehrschichtigen Perzeptrons und enthält eine oder mehrere Faltungsschichten. Diese Schichten können vollständig miteinander verbunden oder zusammengelegt sein.

Eine Faltungsschicht wendet eine Faltungsoperation auf die Eingabe an, bevor sie das Ergebnis an die nächste Schicht weitergibt. Durch diese Faltungsoperation ist das Netz tendenziell tiefer, aber mit viel weniger Parametern.

5. Rekurrentes neuronales Netz (RNN)

Ein rekurrentes neuronales Netz ist eine Art von neuronalem Netz, bei dem die Ausgabe einer bestimmten Schicht gespeichert und auf die Eingabe zurückgeführt wird, um das Ergebnis der Schicht vorherzusagen.

6. Modulares neuronales Netz

Ein modulares neuronales Netz enthält verschiedene Netze, die unabhängig voneinander arbeiten und Teilaufgaben erfüllen. Diese verschiedenen Netze geben während des Berechnungsprozesses keine Signale oder interagieren miteinander, da jedes von ihnen unabhängig arbeitet, um das Ergebnis zu erreichen.

7. Sequenz-zu-Sequenz-Modelle

Ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell eines neuronalen Netzes besteht aus zwei rekurrenten neuronalen Netzen. Eines davon ist ein Encoder, der die Eingabe verarbeitet, und das zweite ist ein Decoder, der die Ausgabe verarbeitet.

Der Encoder und der Decoder verwenden die gleichen oder unterschiedliche Parameter. Dieses Modell ist in Fällen anwendbar, in denen die Länge der Eingangsdaten nicht mit der Länge der Ausgangsdaten übereinstimmt.  

8. Tiefe neuronale Netze (DNN)

Ein tiefes neuronales Netz ist ein künstliches neuronales Netz mit mehreren Schichten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht. Sie bestehen immer aus denselben Komponenten wie Neuronen, Synapsen, Gewichten, Verzerrungen und Funktionen.

9. Graphisches neuronales Netz (GNN)

Graphneuronale Netze sind eine Klasse von Deep-Learning-Methoden. Sie sind darauf ausgelegt, Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen, die durch Graphen beschrieben werden. Es handelt sich um neuronale Netze, die direkt auf Graphen angewendet werden können. Sie bieten eine einfache Möglichkeit zur Durchführung von Vorhersageaufgaben auf Kanten-, Knoten- und Graphenebene. Sie sind in der Lage, das zu tun, was Faltungsneuronale Netze nicht können.

Schlussfolgerung

Neuronale Netze sind lächerlich gut darin, Ergebnisse zu erzielen. Allerdings sind sie auch auf mysteriöse Weise komplex. Die Komplexität des Entscheidungsfindungsprozesses macht es sogar noch schwieriger, genau zu bestimmen, wie neuronale Netze das übermenschliche Maß an Genauigkeit erreichen.

Wenn Sie Hilfe bei der Entwicklung von Projekten über neuronale Netze benötigen, können wir Ihnen dabei helfen und Sie in die Geheimnisse der Netze einweihen!

Kontaktieren Sie uns noch heute!

Sind Sie bereit, Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe zu heben?

Nehmen Sie noch heute Kontakt auf und lassen Sie sich kostenlos beraten.

de_DEDE