Ein künstliches neuronales Netz ist das, was am häufigsten mit dem neuronalen Netz gemeint ist. Es handelt sich um eine komplizierte Reihe miteinander verbundener künstlicher Neuronen, die denen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind und in der künstlichen Intelligenz verwendet werden, um Informationen zu verarbeiten, zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
Wie funktionieren neuronale Netze?
Ein Neuron ist die grundlegendste Zelle des menschlichen Gehirns. Ein menschliches Gehirn hat viele Milliarden Neuronen, die miteinander interagieren und kommunizieren und neuronale Netzwerke bilden.
Diese Neuronen nehmen viele Eingaben auf, von dem, was wir sehen und hören, bis hin zu unseren Gefühlen und allem dazwischen, und senden dann Nachrichten an andere Neuronen, die wiederum darauf reagieren. Funktionierende neuronale Netze ermöglichen Menschen zu denken und, was noch wichtiger ist, zu lernen.
Als Methode zur Aufnahme großer Datenmengen, deren Verarbeitung und dem Treffen von Vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage der Daten sind die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns bei weitem die leistungsstärkste Rechenkraft, die der Menschheit bekannt ist.
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Arten neuronaler Netze
Ein neuronales Netzwerk ist technisch gesehen ein biologischer Begriff, während ein künstliches neuronales Netzwerk die Art von neuronalem Netzwerk ist, auf das sich die künstliche Intelligenz stützt. Obwohl das Wort selbst am häufigsten verwendet wird, um sich auf das künstliche neuronale Netzwerk zu beziehen, werden Sie oft sehen, dass Menschen künstliche neuronale Netzwerke einfach als neuronale Netzwerke bezeichnen.
Natürlich unterscheidet sich ein neuronales Netzwerk im menschlichen Gehirn stark von einem künstlich konstruierten neuronalen Netzwerk. Dennoch bleibt die grundlegende Art und Weise, wie sie arbeiten, um Informationen zu verarbeiten und Vorhersagen zu treffen, dieselbe.
Während ein künstliches neuronales Netz keine perfekte Nachbildung eines biologischen neuronalen Netzes sein wird, basieren künstliche neuronale Netze auf den neuronalen Netzen des Gehirns und sind ihnen nachempfunden, genau wegen der Rechenleistung dieser Netze.
Wofür werden neuronale Netze verwendet?
Menschen verwenden biologische neuronale Netze, um Informationen zu verarbeiten, zu lernen und Vorhersagen zu treffen, z. B. zu denken. Künstliche neuronale Netze funktionieren ähnlich, jedoch in geringerem Maße, da künstliche neuronale Netze noch nicht an die Komplexität und Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns heranreichen können.
Künstliche neuronale Netze ermöglichen eine kompliziertere, naturgetreuere und leistungsfähigere künstliche Intelligenz durch Deep Learning, das ist der Prozess eines künstlichen neuronalen Netzes, das selbstständig lernt und seine eigenen Entscheidungen trifft.
Menschenähnliche künstliche Intelligenz ist mit einem fortschrittlichen neuronalen Netzwerk und genügend Daten möglich, um das neuronale Netzwerk zu trainieren (oder zu lehren). KI, wie sie in Filmen zu sehen ist, existiert heute noch nicht, aber falls doch, wird Deep Learning durch neuronale Netze diese Intelligenz antreiben.
FAQ
Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk?
Auch als Deep Learning bekannt, ist es ein Untergebiet des maschinellen Lernens in der KI. Umgang mit Algorithmen, die der Struktur und Funktion des Gehirns nachempfunden sind. Deep Neural Networks wurden entwickelt, um numerische Muster zu erkennen und sie in reale Daten wie Bilder, Text oder Audio zu übersetzen.
Was ist ein Convolutional Neural Network?
Es handelt sich um eine Klasse tiefer neuronaler Algorithmen, die häufig zur Analyse visueller Bilder verwendet werden. Ein Convolutional Neural Network empfängt ein Bild und extrahiert Merkmale mithilfe von Filtern und wird hauptsächlich für die Bildverarbeitung, Klassifizierung und Segmentierung verwendet.
Was ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk?
Es ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das typischerweise für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Ein rekurrentes neuronales Netzwerk verwendet sequentielle Daten oder Zeitreihendaten, um allgemeine zeitliche Probleme bei der Sprachübersetzung und Spracherkennung zu lösen.
