Was ist ein Neuronales Netzwerk?

Antwort

Ein neuronales Netzwerk ist ein rechnergestütztes Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen Knotenpunkten, den sogenannten "Neuronen", die in Schichten angeordnet sind. Diese Netzwerke werden vor allem im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Die wichtigsten Merkmale eines neuronalen Netzwerks: - **Eingabeschicht:** Nimmt die Eingangsdaten auf. - **Verborgene Schichten:** Verarbeiten die Daten weiter und erkennen dabei Muster und Zusammenhänge. - **Ausgabeschicht:** Liefert das Ergebnis, z. B. eine Klassifikation oder eine Vorhersage. Neuronale Netzwerke lernen, indem sie anhand von Beispieldaten ihre internen Verbindungen (Gewichte) anpassen, um Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung oder Vorhersagen zu lösen. Bekannte Varianten sind das künstliche neuronale Netzwerk (KNN), das Convolutional Neural Network (CNN) und das Recurrent Neural Network (RNN). Mehr Informationen findest du z. B. bei [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliches_neuronales_Netz).

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