Neuronale Netze (Neural Networks) - Schulungen, Online Kurse, Experten, Community

Neuronale Netze (Neural Networks) Definition

Neuronale Netze sind rechnerische Modelle, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus einer großen Anzahl miteinander verbundener Knoten, bekannt als Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Daten werden durch diese Schichten geführt, wobei jedes Neuron Eingaben von anderen Neuronen empfängt, eine Transformation durchführt und das Ergebnis an nachfolgende Neuronen weiterleitet. Die Stärke der Verbindungen zwischen den Neuronen, bekannt als Gewichte, wird im Laufe des Lernprozesses angepasst. Dieser Prozess wird durch einen Algorithmus gesteuert, der als "Backpropagation" bekannt ist, wobei das Netzwerk durch Training mit großen Datenmengen und korrespondierenden Antworten schrittweise verbessert wird, um genaue Vorhersagen oder Erkennungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzen, die für spezifische Aufgaben entwickelt wurden, wie konvolutionelle neuronale Netze (CNNs) für Bilderkennung oder rekurrente neuronale Netze (RNNs) für sequenzielle Daten wie Sprache oder Text. Neuronale Netze sind der Kern von Deep-Learning-Anwendungen und haben einen breiten Einsatz in der Mustererkennung, der Bild- und Sprachanalyse und in vielen anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz gefunden.

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