Einleitung

Neuronale Netzwerke bilden das Rückgrat vieler moderner KI-Anwendungen. In diesem Artikel werden wir die grundlegenden Konzepte und Strukturen neuronaler Netzwerke erkunden und ihre Bedeutung für die künstliche Intelligenz verstehen.

Was sind neuronale Netzwerke?

Neuronale Netzwerke sind rechnerische Modelle, die von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen “Neuronen”, die in Schichten organisiert sind: Eingabeschicht, verborgene Schichten und Ausgabeschicht. Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet sie und gibt ein Signal weiter.

Lernprozesse in neuronalen Netzwerken

Neuronale Netzwerke lernen durch Anpassung ihrer Verbindungsgewichte basierend auf den Fehlern, die bei der Vorhersage gemacht werden. Dieser Lernprozess erfolgt typischerweise durch den Algorithmus des Backpropagation, der den Fehler rückwärts durch das Netzwerk propagiert, um die Gewichte zu aktualisieren.

Anwendungen in der Praxis

Neuronale Netzwerke finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung, der medizinischen Diagnostik, der Finanzanalyse und der Robotik. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen, macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Technologie.