Denk dir ein neuronales Netz wie ein Netzwerk von verbundenen Recheneinheiten, das aus Beispielen lernt – ähnlich wie unser Gehirn beim Lernen aus Erfahrungen.
Kurzantwort
Ein neuronales Netz ist ein KI-Modell, das aus vielen künstlichen Neuronen besteht, die in mehreren Schichten organisiert sind. Es verarbeitet Daten, indem diese durch Aktivierungsfunktionen und gewichtete Verbindungen zwischen Neuronen von einer Schicht zur nächsten weitergegeben werden. Durch Training lernt das Netz, Muster zu erkennen und Aufgaben wie Klassifikation oder Vorhersage zu lösen.
Wie funktioniert ein neuronales Netz?
Neuronale Netze sind mathematische Modelle, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und primär in der Künstlichen Intelligenz (KI) genutzt werden. Sie bestehen aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten.
Aufbau
Ein neuronales Netz gliedert sich in drei Hauptbestandteile:
- Eingabeschicht (Input Layer): Nimmt die Rohdaten auf, z. B. Pixelwerte eines Bildes.
- Verborgene Schichten (Hidden Layers): Eine oder mehrere Schichten verarbeiten die Daten weiter. Hier findet die eigentliche Mustererkennung statt.
- Ausgabeschicht (Output Layer): Gibt das endgültige Ergebnis aus, z. B. eine Klassifikation oder einen Vorhersagewert.
Funktionsweise
- Initialisierung: Zu Beginn besitzt jedes Verbindungsgewicht zufällige Werte.
- Forward Propagation: Die Eingabedaten werden durch das Netz weitergegeben. Jede Schicht wendet mathematische Operationen an, meist eine gewichtete Summe der Eingaben gefolgt von einer Aktivierungsfunktion (z. B. ReLU oder Sigmoid).
- Fehlerberechnung: Am Ende wird der Unterschied zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Ergebnis mittels einer sogenannten Verlustfunktion gemessen.
- Backpropagation: Der berechnete Fehler wird rückwärts durch das Netzwerk propagiert. Dabei werden die Gewichte mit Hilfe von Gradientenabstieg angepasst, um den Fehler zu minimieren.
Anwendung
Neuronale Netze werden z. B. eingesetzt für:
- Bilderkennung
- Sprachverarbeitung
- Medizinische Diagnostik
- Finanzprognosen
Fazit
Neuronale Netze sind lernende Systeme, die durch viele Beispiele trainiert werden und dabei immer besser darin werden, spezifische Aufgaben wie Erkennung oder Vorhersage zu erfüllen.
