Was sind neuronale Netze?

Antwort

Neuronale Netze sind rechnerische Modelle, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus Schichten von Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden. Diese Neuronen sind miteinander verbunden und können Informationen verarbeiten und lernen, indem sie Muster in Daten erkennen. Ein typisches neuronales Netz besteht aus drei Hauptschichten: 1. **Eingabeschicht**: Hier werden die Eingangsdaten in das Netzwerk eingespeist. 2. **Verborgene Schichten**: Diese Schichten führen die eigentliche Verarbeitung durch. Sie bestehen aus mehreren Neuronen, die die Eingabedaten transformieren und Merkmale extrahieren. 3. **Ausgabeschicht**: Diese Schicht gibt das Ergebnis der Verarbeitung aus, z.B. eine Klassifikation oder eine Vorhersage. Neuronale Netze werden häufig in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und vielen anderen Anwendungen des maschinellen Lernens eingesetzt. Sie lernen durch einen Prozess namens „Training“, bei dem sie anhand von Beispieldaten ihre Gewichte und Verbindungen anpassen, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.

Kategorie: Technologie Tags: Neuronale Netze KI
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