Was sind neuronale Netze und ihre Funktionen

Was sind neuronale Netze?

Künstliche neuronale Netze sind ein Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus einer Reihe von Knoten, die als künstliche Neuronen bekannt sind, die miteinander verbunden sind und sich gegenseitig Signale übertragen. Diese Signale werden vom Eingang übertragen, um einen Ausgang zu erzeugen.

Wozu dienen neuronale Netze?

Das Hauptziel dieses Modells besteht darin, zu lernen, indem es sich selbst automatisch modifiziert, damit es komplexe Aufgaben ausführen kann, die mit der klassischen regelbasierten Programmierung nicht erledigt werden könnten. Auf diese Weise können Sie Funktionen automatisieren, die zunächst nur von Menschen ausgeführt werden konnten.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Wie erwähnt, ähnelt die Funktionsweise der Netzwerke der des menschlichen Gehirns. Netzwerke erhalten eine Reihe von Eingabewerten und jede dieser Eingaben erreicht einen Knoten, der als Neuron bezeichnet wird. Die Neuronen des Netzes sind wiederum in Schichten gruppiert, die das neuronale Netz bilden. Jedes der Neuronen im Netzwerk hat ein Gewicht, einen numerischen Wert, der die empfangene Eingabe modifiziert. Die gewonnenen neuen Werte verlassen die Neuronen und setzen ihren Weg durch das Netzwerk fort. Dieser Vorgang ist im folgenden Bild schematisch zu sehen.

Sobald das Ende des Netzwerks erreicht ist, wird eine Ausgabe erhalten, die die durch das Netzwerk berechnete Vorhersage ist. Je mehr Schichten das Netzwerk hat und je komplexer es ist, desto komplexer werden auch die Funktionen, die es ausführen kann.

Training neuronaler Netze. Backpropagation oder Rückwärtsausbreitung

Damit ein neuronales Netz die gewünschten Funktionen ausführt, muss es trainiert werden. Das Training eines neuronalen Netzes wird durchgeführt, indem die Gewichte seiner Neuronen modifiziert werden, damit es die gewünschten Ergebnisse extrahieren kann. Dazu werden Trainingsdaten in das Netz eingegeben, je nach erhaltenem Ergebnis werden die Gewichte der Neuronen entsprechend dem erhaltenen Fehler und je nachdem, wie viel jedes Neuron zu diesem Ergebnis beigetragen hat, modifiziert. Dieses Verfahren ist als Backpropagation oder Rückwärtsausbreitung bekannt. Mit dieser Methode ist es möglich, dass das Netzwerk lernt und ein Modell erhält, das in der Lage ist, auch mit Daten, die sich stark von denen unterscheiden, die während Ihres Trainings verwendet wurden, sehr erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.

Obwohl seine Verwendung derzeit populär geworden ist, existieren neuronale Netze seit den 1950er Jahren. Die geringe Leistung der damaligen Geräte und das Fehlen von Algorithmen, die es den Netzwerken ermöglichten, effizient zu lernen, führten jedoch dazu, dass sie nicht mehr verwendet wurden. Dank der Entwicklung des Backpropagation-Algorithmus, der Verwendung von GPUs, die große Optimierungen für diese Art von Berechnungen ermöglichen, und der größeren Anzahl von Daten, die für das Training verfügbar sind, sind die neuronalen Netze später wieder aufgetaucht und gewinnen in verschiedenen Bereichen an Bedeutung Danke Neben diesen Verbesserungen war die Entstehung von Deep Learning möglich, das auf der Nutzung von tiefen neuronalen Netzen basiert, also von Netzen, die aus einer Vielzahl von Schichten für komplexe Aufgaben bestehen.

Funktionen neuronaler Netze

Der Funktionsumfang der neuronalen Netze ist sehr breit, aufgrund ihrer Funktionsweise sind sie in der Lage, sich jeder existierenden Funktion bei ausreichendem Training anzunähern. Hauptsächlich sind die neuronalen Netze die Modifikationen für Vorhersage- und Klassifizierungsaufgaben. Ihr Wirkungsspektrum ist breit gefächert und heute sehr sinnvoll, sie werden nicht nur für Industrie 4.0-Anwendungen (Erkennung von Teilen und Fehlern, die zum Beispiel zuvor nicht eingeführt wurden) verwendet, wenn sie nicht in anderen Bereichen wie der Wirtschaft eingesetzt werden. in denen sie helfen können, vorherzusagen, wie stark die Preise im Laufe der Jahre variieren werden, oder sogar in der Medizin, wo sie bei der Diagnose verschiedener Gesundheitsprobleme hilfreich sind.

Neuronale Netze sind zu einem Schlüsselelement für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz geworden, sie sind eines der Hauptforschungsgebiete und dasjenige, das sich im Laufe der Zeit zu immer komplexeren und effizienteren Lösungen entwickelt.

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