Künstliche neuronale Netze (KNN) sind ein spannender Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Inspiriert durch das menschliche Gehirn, können manche Probleme durch KNN computerbasiert gelöst werden.
Künstliche neuronale Netze – was ist das überhaupt?
Im Aufbau ähnelt ein KNN dem menschlichen Gehirn. Sinn und Zweck ist es, einen Computer mit den Merkmalen künstlicher Intelligenz auszustatten.
> Bei KNN geht es vor allem um die Abstraktion und Modellbildung von Informationsverarbeitung.
> Um das tatsächliche Nachbilden von biologischen neuronalen Netzen und Neuronen kümmern sich die Computational Neurosciences.
> Bevor KNN Problemstellungen erfassen und korrekt bearbeiten können, müssen sie trainiert werden.
Aufbau und Struktur von künstlichen neuronalen Netzen
Ein KNN ist i.d.R. ein Modell aus zwei Schichten, nämlich einer Eingabe- und einer Ausgabeschicht. Dazwischen liegen weitere Schichten (Hidden Layers). Die Anzahl der benötigten Schichten ist von der Komplexität der Problemstellung abhängig. Jede Schicht ist von unzähligen Neuronen belegt.
> Ein KNN besteht aus Neuronen. Diese werden auch Units oder Knots genannt. Sie nehmen Informationen von außen auf und leiten sie an andere Neuronen weiter.
> Es wird unterschieden in: Input-Neuronen, Output-Neuronen und Hidden-Neuronen. Jedes Neuron hat ein unterschiedliches Gewicht, welches darüber entscheidet, welche Eingabe weitergeleitet wird.
> Anschließend berechnen eine Aktivierungsfunktion und ein Schwellenwert den Ausgabewert vom Neuron. Abhängig von der Bewertung und Gewichtung der Information erfolgt die Verknüpfung und Aktivierung von weiteren Neuronen.
> In der Folge wird ein Algorithmus modelliert. Dieser wird stetig angepasst und liefert mit der Zeit immer präzisere Ergebnisse.
> Bei der Struktur von KNN kann unterschieden werden in Feedforward-Netze und Rekurrente Netze.
Anwendungsfelder von künstlichen neuronalen Netzen
KNN sind besonders geeignet für Anwendungen, in denen große Mengen an unpräzisen Eingabeinformationen zu einem bestimmten Ergebnis verarbeitet werden sollen.
> Klassische Anwendungsfelder sind die Erkennung von Bildern, Sprache, Mustern und Schrift.
> Außerdem eignen sich KNN für die Steuerung komplexer Prozesse, Frühwarnsysteme oder Prognosen für komplexe Systeme.
> Beispiele wären zudem Wirtschaftsmodelle, maschinenbasiertes Übersetzen, Zeitreihenanalysen und biometrische Systeme.
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