Was sind künstliche neuronale Netze?
Künstliche neuronale Netze (ANN), meist einfach neuronale Netze (NN) oder neuronale Netze genannt, sind Computersysteme, die sich an den biologischen neuronalen Netzen orientieren, aus denen die Gehirne von Tieren bestehen. Ein ANN basiert auf einer Sammlung miteinander verbundener Einheiten oder Knoten, die künstliche Neuronen genannt werden und die Neuronen in einem biologischen Gehirn nachahmen. Jede Verbindung kann, wie die Synapsen im biologischen Gehirn, ein Signal an andere Neuronen weiterleiten. Ein künstliches Neuron empfängt Signale, verarbeitet sie und kann den mit ihm verbundenen Neuronen Signale geben. Das "Signal" an einer Verbindung ist eine reelle Zahl, und die Ausgabe jedes Neurons wird durch eine nicht lineare Funktion der Summe seiner Eingaben berechnet. Die Verbindungen werden als Kanten bezeichnet. Neuronen und Kanten haben in der Regel ein Gewicht, das sich im Laufe des Lernprozesses anpasst. Das Gewicht erhöht oder verringert die Stärke des Signals an einer Verbindung. Neuronen können einen Schwellenwert haben, so dass ein Signal nur gesendet wird, wenn das Gesamtsignal diesen Schwellenwert überschreitet.
Die Neuronen generieren automatisch Erkennungsmerkmale aus den Beispielen, die sie verarbeiten, und werden in der Regel in Schichten zusammengefasst. Verschiedene Schichten können unterschiedliche Transformationen an ihren Eingängen vornehmen. Die Signale wandern von der ersten Schicht (der Eingabeschicht) bis zur letzten Schicht (der Ausgabeschicht), möglicherweise nachdem sie die Schichten mehrfach durchlaufen haben.
Neuronale Netze sind Computersysteme, die von den biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind, die die Gehirne von Tieren bilden
What are artificial neural networks?
Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs) or neural nets,[1] are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.[2] An ANN is based on a collection of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit a signal to other neurons. An artificial neuron receives signals then processes them and can signal neurons connected to it. The "signal" at a connection is a real number, and the output of each neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections are called edges. Neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Neurons may have a threshold such that a signal is sent only if the aggregate signal crosses that threshold.
utomatically generate identifying characteristics from the examples that they process.Typically, neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer), to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times.
Neural networks are computer systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains