Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist ein Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und zur Verarbeitung von Informationen verwendet wird. Es besteht aus einer Sammlung von verbundenen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind: eine Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht.
Jedes Neuron in einem KNN erhält Eingaben, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe weiter. Die Eingaben werden mit Gewichten multipliziert und anschließend durch eine Aktivierungsfunktion verarbeitet. Die Gewichte im Netzwerk werden während des Trainings angepasst, um das gewünschte Verhalten zu erreichen.
Der Prozess des Trainings besteht aus zwei Hauptphasen: der Vorwärtspropagation und der Rückwärtspropagation.
1. Vorwärtspropagation:
– Die Eingabewerte werden in das Netzwerk eingespeist und durch die Schichten weitergeleitet.
– Jedes Neuron berechnet die gewichtete Summe seiner Eingaben und wendet dann die Aktivierungsfunktion auf das Ergebnis an, um die Ausgabe zu generieren.
– Die Ausgaben der Neuronen werden als Eingaben an die nächsten Schichten weitergegeben, bis die Ausgabeschicht erreicht ist.
2. Rückwärtspropagation (Backpropagation):
– Nachdem die Ausgabe des Netzwerks generiert wurde, wird der Fehler zwischen den Ausgabewerten und den tatsächlichen erwarteten Werten berechnet.
– Der Fehler wird dann rückwärts durch das Netzwerk propagiert, wobei die Gewichte entsprechend den Gradienten des Fehlers angepasst werden. Dies geschieht mit Hilfe des Gradientenabstiegsverfahrens.
– Der Vorgang der Vorwärtspropagation und Rückwärtspropagation wird wiederholt, bis das Netzwerk die gewünschte Genauigkeit erreicht oder der Fehler ausreichend minimiert wurde.
Während des Trainings lernt das Netzwerk, die Gewichte so anzupassen, dass es Muster und Zusammenhänge in den Trainingsdaten erkennt und generalisiert, um auf neue, nicht gesehene Daten gut zu reagieren. Durch die Anpassung der Gewichte im Netzwerk kann ein KNN komplexe Funktionen approximieren und Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Mustererkennung und vieles mehr lösen.
Es gibt verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken, darunter Feedforward-Netzwerke, rekurrente Netzwerke, faltende Netzwerke und viele weitere. Jeder Typ hat seine eigenen Besonderheiten und wird für verschiedene Anwendungsbereiche eingesetzt.
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