Ein Neural Network (NN) ist ein Netzwerk aus miteinander verbundenen Einheiten, sogenannten Neuronen, die Signale austauschen. Diese Neuronen können biologische Zellen oder mathematische Modelle sein. Während einzelne Neuronen relativ einfach sind, können viele von ihnen in einem Netzwerk komplexe Aufgaben ausführen.
Arten von Neural Networks
Es gibt zwei Hauptarten von Neural Networks:
- Biologische Neural Networks: Diese finden sich in Gehirnen und komplexen Nervensystemen und bestehen aus einer Population von Nervenzellen, die durch Synapsen miteinander verbunden sind.
- Künstliche Neural Networks: Diese sind mathematische Modelle, die verwendet werden, um nichtlineare Funktionen zu approximieren. Sie werden in der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen.
Funktionsweise
In einem künstlichen Neural Network sind die Neuronen in Schichten angeordnet, wobei die Information von der Eingabeschicht durch eine oder mehrere Zwischenlagen (Versteckte Lagen) zur Ausgabeschicht fließt. Jedes Neuron erhält ein Signal, das eine lineare Kombination der Ausgaben der verbundenen Neuronen in der vorherigen Schicht ist. Das Signal, das jedes Neuron ausgibt, wird anhand seiner Aktivierungsfunktion berechnet. Das Verhalten des Netzwerks hängt von den Stärken (oder Gewichten) der Verbindungen zwischen den Neuronen ab. Ein Netzwerk wird durch Modifizierung dieser Gewichte trainiert, um ein bestimmtes Dataset zu approximieren.
Anwendungen
Neural Networks finden Anwendungen in vielen Bereichen, darunter:
- künstliche Intelligenz: Neural Networks werden verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, wie z.B. Bild- und Spracherkennung, Spielstrategien und Generierung von Texten.
- Predictive Modeling: Neural Networks werden verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen, basierend auf historischen Daten.
- Adaptive Kontrolle: Neural Networks werden verwendet, um Systeme zu steuern, die sich an veränderte Bedingungen anpassen müssen.
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