Neuronales Netz

    Was ist ein künstliches neuronales Netz und wie funktioniert es? Wie kann ein KNN eingesetzt werden? Hier finden Sie die Antworten!

    Definition

    Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist ein Modell in der KI, das lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Es besteht aus vielen einfachen Recheneinheiten, den künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Diese Neuronen sind in der Regel in Schichten organisiert, wobei jede Einheit Zahlenwerte (Aktivierungen) empfängt, eine Berechnung durchführt und das Ergebnis an nächste Neuronen weitergibt. Durch Anpassung der Verbindungsgewichte zwischen den Neuronen während eines Trainingsprozesses lernt das Netz, bestimmte Eingaben auf gewünschte Ausgaben abzubilden.

    Aufbau

    Typischerweise sind Neuronen in Eingabeschicht, versteckten Schichten (Hidden Layers) und Ausgabeschicht angeordnet (sofern es sich um ein Feedforward-Netz handelt). Jede Verbindung hat ein Gewicht, das angibt, wie stark ein Eingangssignal das nächste Neuron beeinflusst. Ein Neuron berechnet zunächst die gewichtete Summe aller eingehenden Signale und wendet dann eine Aktivierungsfunktion (z. B. sigmoid, ReLU) darauf an, um den Output zu bestimmen. Im Training passt ein Lernalgorithmus (z. B. Gradientenabstieg mit Backpropagation) die Gewichte so lange an, bis die Ausgaben möglichst gut zu den erwarteten Ergebnissen passen. Man spricht auch davon, das Netz lernt die Parameter. Je mehr versteckte Schichten ein Netz hat, desto tiefer (deep) ist es – hier kommt der Begriff Deep Learning ins Spiel für sehr umfangreiche neuronale Netze mit vielen Schichten.

    Arten von neuronalen Netzen

    Es gibt verschiedene Architekturtypen:

    • Feedforward-Netze: Die Informationen fließen nur in eine Richtung (von Eingabe zu Ausgabe). Beispiel: Multi-Layer Perceptron zur Klassifikation.

    • Rekurrente neuronale Netze (RNNs): Haben Rückkopplungen, so dass Neuronen auch vorherige Zustände beeinflussen (nützlich für Sequenzdaten).

    • Konvolutionale neuronale Netze (CNNs): Enthalten Faltungsschichten und sind spezialisiert auf räumliche Daten wie Bilder.

    • Graph-Neuronale Netze (GNNs): Arbeiten auf Graphstrukturen anstatt auf regulären Gitterdaten.

    • Transformer-Netze: Setzen auf Selbstaufmerksamkeit statt auf klassische Schichten (relevant bei Sprachmodellen).

    Anwendungen

    Neuronale Netze sind Universalapproximatoren – sie können theoretisch fast jede mathematische Funktion lernen, was sie sehr vielseitig macht. Praktisch finden sie Verwendung in Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Steuerung, Generierung von Daten und vielem mehr. Wann immer Muster in Daten zu erkennen oder komplexe nichtlineare Zusammenhänge zu modellieren sind, sind neuronale Netze oft erste Wahl. Ihr Nachteil ist die geringe Erklärbarkeit – es ist oft schwierig nachzuvollziehen, warum ein großes Netz eine bestimmte Entscheidung trifft. Dennoch bilden Neuronalnetze das Fundament der meisten modernen KI-Durchbrüche.

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