2 Fragen zu Neuronalenetze

Ein Feedforward-Netz (oder Feedforward Neural Network) ist eine spezielle Art von künstlichem neuronalen Netzwerk. Es zeichnet sich dadurch aus, dass die Informationen nur in eine Richtung – nämlich vom Eingabeschicht (Input Layer) über eventuell mehrere versteckte Schichten (Hidden Layers) bis zur Ausgabeschicht (Output Layer) – weitergeleitet werden. Es gibt keine Rückkopplungen oder Schleifen, das heißt, die Ausgaben einer Schicht werden ausschließlich als Eingaben für die nächste Schicht verwendet. Feedforward-Netze sind die einfachste Form neuronaler Netze und werden häufig für Aufgaben wie Klassifikation oder Regression eingesetzt. Ein bekanntes Beispiel ist das sogenannte Perzeptron oder das mehrschichtige Perzeptron (MLP, Multi-Layer Perceptron). Im Gegensatz dazu stehen rekurrente neuronale Netze (RNNs), bei denen Verbindungen auch rückwärts verlaufen können, sodass frühere Ausgaben wieder als Eingaben verwendet werden. Weitere Informationen findest du z.B. bei [Wikipedia: Feedforward neural network](https://de.wikipedia.org/wiki/Feedforward-Neuronales_Netz).

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Überbegriff für Systeme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. Lernen, Problemlösen oder Sprachverstehen. Neuronale Netze sind eine spezielle Methode innerhalb der KI, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Neuronale Netze bestehen aus vielen miteinander verbundenen "Neuronen", die Informationen verarbeiten und weitergeben. Sie werden vor allem im sogenannten maschinellen Lernen eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus zu lernen. Moderne KI-Anwendungen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder autonome Fahrzeuge nutzen häufig neuronale Netze, insbesondere tiefe neuronale Netze (Deep Learning). Zusammengefasst: Neuronale Netze sind eine Technik, die innerhalb des größeren Feldes der KI verwendet wird, um komplexe Aufgaben zu lösen.