Künstliche Neuronale Netze (ANNs) sind Rechensysteme, die vage von den biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind, die tierische Gehirne bilden. Sie sind die fundamentalen Bausteine des Deep Learning.
Wie funktioniert ein künstliches Neuron?
Ein Neuron nimmt mehrere Eingaben, multipliziert sie mit Gewichten (Wichtigkeit), addiert einen Bias (Schwellenwert) und leitet das Ergebnis durch eine Aktivierungsfunktion (Nichtlinearität). Wenn das Signal stark genug ist, "feuert" das Neuron und gibt Informationen an die nächste Schicht weiter.
Was sind die Hauptarten neuronaler Netze?
- Feedforward NN: Der einfachste Typ. Informationen bewegen sich in eine Richtung.
- CNN (Convolutional Neural Network): Spezialisiert auf die Verarbeitung gitterartiger Daten (Bilder). Es scannt das Bild mit Filtern, um Muster zu erkennen.
- RNN (Recurrent Neural Network): Entwickelt für sequentielle Daten (Zeitreihen, Text). Es hat ein "Gedächtnis" für frühere Eingaben.
- Transformer: Die moderne Architektur für Sprache. Sie nutzt "Attention"-Mechanismen, um die Wichtigkeit verschiedener Teile der Eingabedaten gleichzeitig zu gewichten.
Wie lernen neuronale Netze?
Sie lernen durch einen Prozess namens Backpropagation. Das Netzwerk macht eine Schätzung, vergleicht sie mit der tatsächlichen Antwort, um den Verlust (Fehler) zu berechnen, und arbeitet dann rückwärts, um die Gewichte anzupassen und diesen Fehler zu minimieren. Dies wird millionenfach wiederholt.
Inside a Neuron
Visualize how a single neuron processes inputs to produce an output.
Quest: The Spark
Adjust the weights and bias to make the neuron fire (Output > 0.8). Think about how the bias shifts the activation threshold.
Signal Flow
Connect the nodes to complete the neural pathway.
Quest: The Network
Connect the neurons to route the signal from the Input Layer (Blue) to the Output Layer (Pink). Click the lines to toggle connections.
Frequently Asked Questions
Was ist das 'Black Box'-Problem?
Neuronale Netze können so komplex sein, dass selbst ihre Schöpfer nicht vollständig verstehen, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gelangen. Dieser Mangel an Interpretierbarkeit ist eine große Herausforderung in Bereichen mit hohem Einsatz wie der Medizin.
Was ist eine Aktivierungsfunktion?
Es ist eine mathematische Funktion (wie ReLU oder Sigmoid), die an jedem Neuron angebracht ist und entscheidet, ob es aktiviert werden soll. Sie führt Nichtlinearität ein, was dem Netzwerk ermöglicht, komplexe Muster zu lernen.
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