Neuronale Netze und ihr Zusammenhang mit KI.
Wie die Natur zum Vorbild der neuen
Technologie wurde.
Das Gehirn als Vorbild für neuronale Netze.
In der Welt der Künstlichen Intelligenz dient das menschliche Gehirn als Inspirationsquelle für die Entwicklung neuronaler Netze. Diese bahnbrechende Technologie ahmt die Funktionsweise unseres Gehirns nach, um komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung zu meistern. Durch die Nachbildung der neuronalen Strukturen und Verarbeitungsmechanismen unseres Gehirns eröffnen neuronale Netze neue Möglichkeiten für Unternehmen, Effizienz und Innovation zu steigern. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie neuronale Netze funktionieren, welche Vorteile sie bieten. Entdecken Sie, wie Sie die Kraft dieser fortschrittlichen Technologie nutzen können, um Ihr Unternehmen in die Zukunft zu führen.
Künstliches Neuronales Netzwerk
Das Künstliche Neuronale Netzwerk (KNN), ist eine mathematische Nachbildung der Neuronen und Funktionsweise unseres Gehirns. Auf Basis der Lernregel von Donald Hebb (1949) wird die synaptische Übertragung zwischen Neuronen als Vektoren dargestellt. Je häufiger miteinander verbundene Neuronen aktiv sind, umso bevorzugter werden diese aufeinander reagieren. Dieser Effekt wird als „lernen“ bezeichnet. Die Ursache hierfür ist die Veränderung der Schwellwerte, Transmitter und Spaltabstände in den Synapsen.
Das Lernen
Zu Beginn erhält das Netzwerk die Eingabedaten auf die Eingabeschicht.
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Gewichtung und Summation: Jedes Neuron in den verborgenen Schichten nimmt die Eingabewerte und multipliziert sie mit sogenannten Gewichtungen. Diese Gewichtungen bestimmen, wie stark ein bestimmter Eingabewert das Neuron beeinflusst. Die gewichteten Werte werden dann summiert.
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Aktivierungsfunktion: Um zu entscheiden, ob ein Neuron aktiviert wird, wird eine Aktivierungsfunktion angewendet. Bekannte Funktionen sind z.B. die Sigmoid- oder ReLU-Funktion.
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Weiterleitung: Der Ausgang eines Neurons wird an die nächste Schicht weitergeleitet, bis es die Ausgabeschicht erreicht.
Menschliches Neuronales Netzwerk
Unser menschliches Gehirn besteht aus einem Netzwerk von 1.013 Nervenzellen (Neuronen). Dabei ist jedes Neuron mit bis zu 200.000 anderen Neuronen vernetzt.
Wussten Sie, dass die Vernetzung im Gehirn bereits im Alter von 3 Jahren nahezu abgeschlossen ist und der IQ seinen Höhepunkt im Alter von 21 Jahren erreicht?
Aufbau eines KNN
KNN bestehen aus Schichten von Neuronen - auch Knoten genannt - die miteinander verbunden sind und Informationen durch das Netzwerk weiterleiten. Es gibt drei Haupttypen von Schichten:
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Eingabeschicht: Hier werden die Daten - z.B. Bilder, Texte, Zahlen - in das Netzwerk eingespeist. Jedes Neuron in dieser Schicht repräsentiert eine Eingabedimension, wie z.B. Pixelwerte eines Bildes.
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Verborgene Schichten: Diese Schichten befinden sich zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Hier passiert der Großteil der Verarbeitung. Die Neuronen in diesen Schichten berechnen gewichtete Summen der Eingabewerte und wenden eine Aktivierungsfunktion an.
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Ausgabeschicht: Diese Schicht gibt das Ergebnis des Netzwerks aus, z.B. eine Klassifikation oder eine Vorhersage.
Der Lernprozess
Ein neuronales Netzwerk wird durch den Backpropagation-Algorithmus trainiert.
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Fehlerberechnung: Nachdem das Netzwerk eine Vorhersage gemacht hat, wird der Fehler – aus der Differenz zwischen der tatsächlichen und der vorhergesagten Ausgabe - berechnet.
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Fehler-Rückpropagation: Dieser Fehler wird von der Ausgabeschicht zurück in die verborgenen Schichten propagiert. Dabei werden die Gewichtungen angepasst, um den Fehler zu minimieren. Der Gradient des Fehlers in Bezug auf die Gewichtungen wird berechnet - mittels des Gradientenabstiegs.
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Anpassung der Gewichtungen: Die Gewichtungen werden in einer Weise angepasst, dass der Fehler in den nächsten Durchläufen verringert wird.
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Trainingsprozess: Der Trainingsprozess besteht darin, viele Durchläufe – Epochen genannt - durch das Netzwerk zu machen, wobei die Gewichtungen in jeder Epoche angepasst werden, um die Fehler zu verringern. Mit jeder Epoche wird das Netzwerk besser in der Lage, Muster in den Daten zu erkennen.
Fazit
Künstliche neuronale Netzwerke lernen durch Anpassung ihrer Gewichtungen, indem sie Fehler minimieren und Muster in den Daten erkennen. Sie sind besonders mächtig bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Sprachverarbeitung und vielen anderen Bereichen des maschinellen Lernens.
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