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.