Ein neuronales Netz ist die Grundstruktur des Deep Learning: viele einfache Recheneinheiten in Schichten, deren „Wissen“ in den Gewichten der Verbindungen steckt.
Was bedeutet Neuronales Netz?
Die Grundstruktur des Deep Learning: viele einfache Recheneinheiten („Neuronen“), in Schichten organisiert und über gewichtete Verbindungen verknüpft. Jedes Neuron summiert seine gewichteten Eingaben und gibt das Ergebnis durch eine Aktivierungsfunktion weiter. Das „Wissen“ steckt in den Gewichten (den Zahlenwerten der Verbindungen).
Abgrenzung — worauf es ankommt
Nur lose vom Gehirn inspiriert — die Analogie ist Marketing-anfällig. Ein künstliches Neuron ist eine simple Rechenformel, keine Nervenzelle.
Beispiel aus der Praxis
Ein Netz zur Handschrifterkennung: 784 Eingangsneuronen (28×28 Pixel), einige verborgene Schichten, 10 Ausgangsneuronen (Ziffern 0–9).
Zum Weiterdenken
Beim Training werden die Gewichte schrittweise angepasst: Das Netz macht eine Vorhersage, der Fehler (Loss) wird gemessen, per Backpropagation rückwärts durchs Netz gerechnet und die Gewichte per Gradientenabstieg minimal in die richtige Richtung geschoben. Millionenfach wiederholt ergibt das ein trainiertes Modell.
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