KI News
Newsletter
Neuronale Netze: Die Architektur des Deep Learning - Hero Image

Neuronale Netze: Die Architektur des Deep Learning

Wie künstliche neuronale Netzwerke funktionieren und lernen

Grundlagen neuronaler Netze

Künstliche neuronale Netze sind von biologischen Gehirnen inspirierte Computermodelle.

Sie bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Informationen verarbeiten.

Durch Training mit großen Datenmengen können diese Netze komplexe Muster erkennen und Aufgaben lösen.

Neuronale Netze

Architekturtypen

Es gibt verschiedene Arten neuronaler Netze:

    Feedforward-Netze:

    • Mehrschichtige Perzeptrone
    • Convolutional Neural Networks
    • Deep Belief Networks

    Rekurrente Netze:

    • LSTM-Netzwerke
    • GRU-Netzwerke
    • Bidirektionale Netze

    Spezielle Architekturen:

    • Autoencoder
    • Generative Adversarial Networks
    • Transformer-Netze
    NN Architekturen

    Trainingsmethoden

    Das Training neuronaler Netze umfasst verschiedene Aspekte:

      Optimierungsverfahren:

      • Gradientenabstieg
      • Backpropagation
      • Regularisierung

      Hyperparameter-Tuning:

      • Lernrate
      • Batch-Größe
      • Netzwerkarchitektur

      Evaluierung:

      • Validierung
      • Kreuzvalidierung
      • Leistungsmetriken
      NN Training