Was ist der Unterschied zwischen additivem und numerischem Netzwerk?

Ein additives Netzwerk und ein numerisches Netzwerk sind Konzepte aus verschiedenen Bereichen der Mathematik und Informatik. 1. **Additives Netzwerk**: - Wird oft in der Statistik und Datenanalyse verwendet. - Es kombiniert verschiedene Modelle oder Funktionen, indem es ihre Ergebnisse addiert. - Beispiel: Wenn du zwei Modelle hast, die jeweils eine Vorhersage machen, addierst du einfach die Vorhersagen dieser Modelle, um das Endergebnis zu erhalten. 2. **Numerisches Netzwerk**: - Bezieht sich oft auf neuronale Netzwerke, die in der künstlichen Intelligenz und maschinellem Lernen verwendet werden. - Diese Netzwerke bestehen aus vielen Knoten (Neuronen), die numerische Berechnungen durchführen, um Muster in Daten zu erkennen. - Beispiel: Ein neuronales Netzwerk kann verwendet werden, um Bilder zu erkennen, indem es numerische Werte durch viele Schichten von Neuronen verarbeitet. Zusammengefasst: Ein additives Netzwerk addiert einfach die Ergebnisse verschiedener Modelle, während ein numerisches Netzwerk komplexe numerische Berechnungen durchführt, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen.