Neuronale Netzwerke

Wie Neuronale Netzwerke arbeiten

Die Funktionsweise eines Künstlichen Neuronalen Netzes hat vor allem den Vorteil der schnellen Verarbeitung. Die meisten herkömmlichen Algorithmen können nur linear arbeiten, KNN dagegen parallel. Drei Komponenten bestimmen den Aufbau eines solchen Netzes:

1. Das Neuronenmodell steht für die Input- und Output-Beziehungen einer einzelnen Verarbeitungseinheit im KNN. Jedes Neuron hat mehrere Eingänge und einen Ausgang.
2. Die Verknüpfungsstruktur gibt die Verbindungen der vielen Neuronen untereinander an.
3. Die Lernregel gibt an, wie sich die Verbindungen oder Gewichtungen zwischen den Neuronen verändern.

Ein neuronales Netz wird mit Beispieldaten trainiert. Die Leistungsfähigkeit eines KNN wird wesentlich durch die Qualität der Trainingsdaten bestimmt.

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Neuronale Netze als Grundlage für Künstliche Intelligenz

Der Begriff des Künstlichen Neuronalen Netzes steht für die verschiedenen Einheiten, die für die Verarbeitung von Informationen genutzt werden. Diese Netze sind eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Entwicklung von Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI), genauer gesagt: des Maschinellen Lernens.

KI-Algorithmen arbeiten nicht auf eine vorher festgesetzte Art und Weise, sondern sind lernfähig. Sie werden in der Trainingsphase mit bestimmten Regeln vertraut gemacht, verarbeiten auch Eingaben, die nicht eindeutig sind, und liefern erst durch die Kombination mit anderen Faktoren verwertbare Ergebnisse.

Neuronale Netze sind die Basis für Deep Learning. Deep Learning ist eine spezifische Form des Maschinellen Lernens, wobei die vielen Eingangs- und Ausgangsschichten des Modells für die „Tiefe“ des Lernprozesses stehen. Neuronale Netzwerke eignen sich insbesondere für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen (Big Data).