Neuronale Netzwerke

Neuronale Netzwerke sind ein wesentliches Element der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage für das Deep Learning. Sie sind nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns konstruiert und versuchen, dessen Funktionsweise nachzuahmen. Hier ein kurzer Überblick über neuronale Netze und ihre Funktionsweise:

Struktur eines neuronalen Netzwerks

Ein neuronales Netzwerk besteht aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen Knoten, die als „Neuronen“ oder „Nervenzellen“ bezeichnet werden. Diese Neuronen sind in Schichten organisiert:

1. Eingabeschicht (Input Layer): Hier werden die rohen Daten eingespeist, die das Netzwerk analysieren soll. Jedes Neuron in dieser Schicht repräsentiert eine einzelne Eingangsvariable.
2. Versteckte Schichten (Hidden Layers): Hier findet die meiste Rechenarbeit statt. Diese Schichten sind für die Identifikation von Mustern in den Daten zuständig. Je komplexer das Problem ist, desto mehr versteckte Schichten könnte das Netzwerk benötigen.
3. Ausgabeschicht (Output Layer): Hier liefert das Netzwerk seine Vorhersagen basierend auf den gelernten Mustern. Die Anzahl der Neuronen in der Ausgabeschicht hängt von der Art des Problems ab, das das Netzwerk lösen soll.

Funktionsweise eines neuronalen Netzwerks

Die Daten fließen durch das Netz von der Eingabeschicht zu den verborgenen Schichten und schließlich zur Ausgabeschicht. Jedes Neuron erhält Eingaben von den Neuronen der vorherigen Schicht, multipliziert diese mit gewichteten Werten, addiert sie und wendet dann eine Aktivierungsfunktion an, um das Ergebnis zu erzeugen, das an die nächste Schicht weitergegeben wird.

Während des Trainings passt das Netz seine Gewichte entsprechend den Fehlern seiner Vorhersagen an. Dies geschieht durch einen Prozess, der als Backpropagation bezeichnet wird. Das Netz berechnet den Fehler (die Differenz zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Ergebnis) und verteilt diesen Fehler rückwärts durch die Schichten, um die Gewichte anzupassen. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Netz seine Fehler minimiert und eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat.