Künstliche neuronale Netze (KNN) sind computerbasierte Modelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie sind ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und ermöglichen es Computern, komplexe Aufgaben zu lösen, die für Menschen oft eine Selbstverständlichkeit sind.
Einführung in Neuronale Netze
Neuronale Netze sind künstliche Modelle, die den biologischen Strukturen des Gehirns nachempfunden sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen "Neuronen" oder Einheiten zur Informationsverarbeitung. Diese Netze sind in der Lage, Muster in Daten zu erkennen, die Spracherkennung zu verbessern, Bilder zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. Sie sind in der Lage, unterschiedliche Datenquellen wie Bilder, Töne, Texte, Tabellen oder Zeitreihen zu interpretieren und Informationen oder Muster zu extrahieren, um diese auf unbekannte Daten anzuwenden.
Historische Entwicklung
Die historische Entwicklung neuraler Netze reicht bis in die 1940er Jahre zurück. Ein mathematisches Modell von Neuronen, das als Vorläufer der modernen neuronalen Netze gilt, wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts vorgestellt. In den 1950er und 1960er Jahren wurden erste Versuche zur Anwendung dieser Ideen auf Computer unternommen, doch aufgrund begrenzter Rechenressourcen trat das Interesse in den Hintergrund.
Mit der Verfügbarkeit neuer Lernalgorithmen und verbesserter Hardware erlebten neuronale Netze in den 1980er Jahren eine Wiederbelebung. Erst Ende der 2000er Jahre, als größere Datenmengen und leistungsfähigere Grafikprozessoren zur Verfügung standen, nahm die Zahl ihrer Anwendungen exponentiell zu. Bahnbrechende Erfolge in der Bild- und Spracherkennung wurden durch Fortschritte beim Deep Learning und bei den Convolutional Neural Networks (CNNs) erzielt.
Heute dominieren rekurrente Netze (RNNs), generative Netze (GANs) und Transformer-Modelle, die bahnbrechende Fortschritte in Bereichen wie Übersetzung, Textgenerierung und sogar kreative Inhaltsgenerierung ermöglichen.
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Neuronale Netze im Vergleich zu anderen KI-Technologien
Neuronale Netze sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die auf der biologischen Struktur von Neuronen basiert. Obwohl sie unterschiedliche Ansätze verfolgen, sind neuronale Netze und Entscheidungsbäume beide Methoden des maschinellen Lernens. Neuronale Netze lernen, indem sie die Gewichte in den miteinander verbundenen Neuronen anpassen, und eignen sich für komplexe, nichtlineare Muster.
Ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) sind die Neuronalen Netze. Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum von Technologien, die es ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz in Maschinen zu integrieren. Eine Methode, um Mustererkennung und Lernen in KI-Systemen zu ermöglichen, sind neuronale Netze nach dem Vorbild biologischer Gehirne. KI umfasst aber auch andere Techniken.
Struktur und Funktionsweise
Neuronale Netze bestehen aus Schichten: Eingangsschicht, verborgene Schicht und Ausgangsschicht. Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte. Diese werden während des Trainings angepasst, um eine optimale Mustererkennung zu erreichen.
Schichten eines Neuronalen Netzes
- Eingangsschicht (Input Layer): Empfängt Rohdaten, z.B. Pixelwerte eines Bildes oder Wörter eines Textes. Die Eingangsschicht versorgt das neuronale Netz mit den notwendigen Informationen. Die Input-Neuronen verarbeiten die eingegebenen Daten und führen diese gewichtet an die nächste Schicht weiter.
- Verborgene Schicht (Hidden Layer): Besteht aus Neuronen, die abstrakte Merkmale aus den Daten extrahieren. Hier findet die Ausgabe der Ergebnisse des Netzes, z.B. Klassifikationen oder Vorhersagen statt. Während die Ein- und Ausgabeschicht lediglich aus einer Ebene bestehen, können beliebig viele Ebenen an Neuronen in der verborgenen Schicht vorhanden sein. Hier werden die empfangenen Informationen erneut gewichtet und von Neuron zu Neuron bis zur Ausgabeschicht weitergereicht. Die Gewichtung findet in jeder Ebene der verborgenen Schicht statt. Die genaue Prozessierung der Informationen ist jedoch nicht sichtbar. Daher stammt auch der Name, verborgene Schicht.
- Ausgabeschicht (Output Layer): Liefert das endgültige Ergebnis des Netzes. Je nach Anwendung kann die Ausgabe ein Wert, eine Klasse oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein. Die Ausgabeschicht ist die letzte Schicht und schließt unmittelbar an die letzte Ebene der verborgenen Schicht an.
Informationsverarbeitung im Netz
Neuronale Netze sind Informationsverarbeitungsmodelle, die Muster in Daten erkennen, indem sie Schichten von Neuronen aufbauen. Auf der Ebene der Knoten empfängt die Eingabeschicht Daten und gibt sie in gewichteter Form an die verborgenen Schichten weiter, die abstrakte Merkmale extrahieren. Diese werden dann in der Ausgabeschicht interpretiert, um Ergebnisse wie Klassifizierungen oder Vorhersagen zu liefern.
Auf der Netzwerkebene verwenden neuronale Netze die Verfahren "Feedforward" und "Backpropagation". Unter Feedforward versteht man die Weiterleitung von Daten durch die Schichten, wobei die Neuronen mit Hilfe von Aktivierungsfunktionen über die Weiterleitung von Signalen entscheiden. Zur Optimierung der Vorhersagen werden bei der Backpropagation Gewichte auf Basis von Fehlergradienten angepasst. Wiederholtes Training führt zur Anpassung der Gewichte und damit zur Mustererkennung durch das Netz.
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Deep Learning
Tiefes Lernen ist eine Hauptfunktion eines KNN und funktioniert wie folgt: Bei einer vorhandenen Netzstruktur bekommt jedes Neuron ein zufälliges Anfangsgewicht zugeteilt. Das Ergebnis dieser Berechnung wird an die nächsten Neuronen der nächsten Schicht oder des nächsten Layers weitergegeben, man spricht auch von einer „Aktivierung der Neuronen“. Natürlich sind, wie bei jedem maschinellen Lernverfahren, nicht alle Ergebnisse (Outputs) korrekt und es treten Fehler auf. Diese Fehler sind berechenbar, ebenso wie der Anteil eines einzelnen Neurons am Fehler. Im nächsten Durchlauf wird der Fehler erneut gemessen und angepasst. Dieser Prozess ist dem menschlichen Entscheidungsprozess sehr ähnlich.
Architekturen Neuronaler Netze
Tiefe Netze bieten für die Verarbeitung und Analyse von Daten in verschiedenen Anwendungsbereichen unterschiedliche Ansätze und Architekturen vielfältige Möglichkeiten.
Feed Forward Neural Networks (FNNs)
Grundstruktur, bei der die Daten über verdeckte Schichten von der Eingabe zur Ausgabe fließen. Sie werden auch als vorwärts gerichtete Netzwerke bezeichnet und können entweder Single-Layer Perceptrons oder Multilayer Perceptrons sein. FNNs werden genutzt, um Probleme zu lösen, indem sie Gewichtungen und Bias lernen, um Eingaben korrekt zu klassifizieren. Sie haben keine zyklischen Verbindungen zwischen den Neuronen. Feed Forward Neural Networks zeichnen sich dadurch aus, dass es zwischen den Schichten keine zurück gerichteten Kanten gibt. Das bedeutet, eine Schicht ist lediglich mit der nächsthöheren Schicht verbunden. Damit das Training hier funktioniert, muss jedes Neuron aus einer Schicht zu jedem Neuron in der nächsthöheren Schicht durch eine Kante verbunden sein.
Convolutional Neural Network (CNNs)
Verwendung von Convolutional Layers zur Extraktion von Merkmalen in der Bild- und Mustererkennung. Sie verarbeiten umfangreiche Datenmengen im Gitterformat und gewinnen relevante, detaillierte Merkmale für die Klassifizierung und Erkennung. In der Regel bestehen CNNs aus drei Hauptarten von Schichten: Faltungsschicht, Pooling-Schicht und vollständig vernetzte Schicht.
Convolutional Neural Networks sind speziell für die Verarbeitung und Erkennung visueller Daten konzipiert. Diese als faltungsneuronal benannte Netze nutzen sogenannte Faltungsschichten, um räumliche Hierarchien in Bildern zu erkennen. Dabei basieren sie auf der Idee der Faltung (engl. Convolution), einer mathematischen Operation, die es ermöglicht, Merkmale wie Kanten, Texturen und komplexe Formen aus Bilddaten zu extrahieren. Neben den Faltungschichten kommen Pooling-Schichten zur Anwendung, welche die Größe der Daten und damit die Rechenleistung reduzieren, indem sie das Bild „verdichten“, dabei aber wichtige Merkmale erhalten. Convolutional Neural Networks sind besonders erfolgreich in Bereichen wie der Bilderkennung, der medizinischen Bildanalyse und der Videoverarbeitung.
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Aufgrund ihrer Struktur kann auch der Name „Convolution“ erklärt werden, was in etwa „Faltung“ bedeutet. Die verborgene Schicht basiert hier auf einer Abfolge von Faltungsoperationen. Bei einer Faltung wird ein sogenannter Filter über das Bild geschoben und dabei eine Berechnung durchgeführt, die die Werte innerhalb des Filters zu einem Wert zusammenfasst. So wird das Bild innerhalb der Schichten immer kleiner und verschwommener. Am Ende ergibt sich in der Ausgabeschicht ein Vektor.
Recurrent Neural Network (RNNs)
Verwendung von Schleifen für zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzdaten wie Sprache oder Zeitreihen. Durch Rückkopplungen zwischen den Neuronen können Ausgabeinformationen erneut als Eingabeinformationen verwendet werden, was dem Netzwerk eine Art von Gedächtnis verleiht.
Rekurrente neuronale Netze beschreiben Netzwerke mit einer Rückkopplung, die es ihnen ermöglicht, Informationen aus vorhergehenden Zuständen zu speichern und zu verarbeiten. Dadurch sind sie besonders geeignet für zeitabhängige Daten und Sequenzaufgaben, wie die Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalyse. Der Lernprozess in rekurrenten neuronalen Netzen gestaltet sich jedoch aufgrund der Rückkopplungsschleifen oftmals als herausfordernd und erfordert spezielle Optimierungsprozesse, um das sogenannte „Vanishing Gradient Problem“ zu vermeiden. Dieses Problem tritt vorwiegend in Netzen mit einer Vielzahl an versteckten Schichten auf. Ein populäres Beispiel zum Einsatz von rekurrenten neuronalen Netzen ist die Textgenerierung, bei der das Netzwerk durch Rückkopplungen den Kontext vorheriger Wörter berücksichtigt, um einen sinnvoll fortlaufenden Text zu erzeugen.
Im Gegensatz zu den Feed Forward Neural Networks existieren bei rekurrenten neuronalen Netzen Verbindungen, bei denen Informationen das neuronale Netzwerk rückwärts und anschließend erneut vorwärts durchlaufen. So entstehen Rückkopplungsmechanismen und das künstliche neuronale Netz erhält quasi ein Gedächtnis. Um herauszufinden, ob es sich bei einer „Bank“ um die Sitzgelegenheit oder das Geldinstitut handelt, musst du dich an den Kontext erinnern können.
Long Short-Term Memory (LSTM)
Verbesserte Form von RNNs, die mit Gedächtniszellen ausgestattet sind, um lange Abhängigkeiten besser erfassen zu können. Die Gedächtniszellen bewahren wichtige Informationen über längere Zeiträume auf, was sie ideal für Aufgaben macht, bei denen die Einbettung früherer Ereignisse entscheidend ist.
Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netze sind eine erweiterte Form der rekurrenten neuronalen Netze, die besonders für Langzeitabhängigkeiten in Sequenzen entwickelt wurden. Sie können Daten über längere Zeiträume speichern und dadurch besser auf Aufgaben reagieren, die kontextuelle Informationen erfordern, wie die Übersetzung natürlicher Sprache oder das Verstehen von Zusammenhängen in langen Texten. Dank spezieller Speichereinheiten namens „(Gedächtnis)Zellen“ und deren „Gates“ können Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netze sich auf relevante Informationen konzentrieren und unwichtige Informationen ignorieren.
Gated Recurrent Units (GRUs)
Ähnlich wie LSTM, jedoch mit geringerem Rechenaufwand. Sie haben eine einfachere Struktur mit weniger Gatter-Mechanismen, was zu einer leichteren Berechnung führt.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Bestehend aus Generator- und Diskriminatornetzwerken, Erzeugung realistischer Daten wie z.B. Bilder oder Musik. Der Generator ist darauf ausgerichtet realistische Daten zu erzeugen, während der Diskriminator den Unterschied zwischen echten und generierten Daten erkennt. Durch einen kontinuierlichen Wettbewerb zwischen diesen beiden Netzwerken verbessert sich der Generator ständig und wird immer besser darin authentisch aussehende Daten zu produzieren.
Transformer Networks
Revolutionär für NLP, werden für effiziente Sequenzverarbeitung mit Self-Attention eingesetzt, z.B. BERT. Diese Architektur ermöglicht es, komplexe Abhängigkeiten in Textdaten zu erfassen und hat zu signifikanten Fortschritten in Aufgaben wie Übersetzung und Textverständnis geführt. Die Self-Attention-Mechanismen erlauben es dem Modell, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, wodurch es besonders effektiv für die Verarbeitung von längeren Texten ist.
Autoencoder
Unüberwachtes Lernen, komprimieren Daten in latente Repräsentationen und rekonstruieren diese. Durch diesen Prozess erzwingen Autoencoder die Extraktion von bedeutungsvollen Merkmalen und eignen sich für Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Dimensionsreduktion. Die Encoder-Decoder-Architektur ermöglicht es dem Modell, kompakte Darstellungen von Daten zu erstellen und dabei wichtige Informationen beizubehalten.
Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN)
Verwendung von radialen Basisfunktionen zur Mustererkennung. Diese Netzwerke sind besonders effektiv bei nicht-linearen Problemen und haben Anwendungen in Bereichen wie Finanzprognosen und medizinischer Diagnose gefunden. Die radialen Basisfunktionen ermöglichen es dem Netzwerk nichtlineare Beziehungen zwischen den Eingabevariablen zu modellieren, was zu präzisen Vorhersagen führt.
Kohonen Self-Organizing Maps
Visualisierung und Clusteranalyse durch unüberwachtes Lernen. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus komplexe Daten in zweidimensionalen Karten abzubilden, wodurch Muster und Strukturen leichter interpretiert werden können. Kohonen-Maps haben Anwendungen in Bereichen wie der Bildsegmentierung, Mustererkennung und der Analyse großer Datenmengen.
Hopfield Networks
Für assoziatives Gedächtnis und Musterrekonstruktion. Diese Netzwerke zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Informationen assoziativ zu speichern und abzurufen. Daher sind sie in der Lage aufgrund einer Teilinformation den gesamten gespeicherten Mustervektor abzurufen. Sie finden Anwendung in der Mustererkennung, Optimierung und der Rekonstruktion von Informationen aus beschädigten oder unvollständigen Daten.
Trainingsmethoden
Das Training neuronaler Netze kann in zwei Phasen unterteilt werden: Trainingsphase und Testphase.
Trainingsphase
Während der Trainingsphase werden die Gewichte angepasst. Die Trainingsdaten werden durch das Netz geleitet, die Neuronen aktiviert und die Ausgaben berechnet. Der Fehler wird rückwärts durch das Netz propagiert. Neuronale Netze werden üblicherweise mit Programmiersprachen wie Python, R oder C++ trainiert. Dabei kommen spezielle Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras zum Einsatz. Das Training umfasst die Erstellung der Netzwerkstruktur, die Definition der Hyperparameter, das Laden der Trainingsdaten, die Implementierung des Feedforward- und Backpropagation-Algorithmus zur Gewichtsanpassung sowie das Testen und das Anpassen des Modells.
Testphase
Während der Testphase werden die Gewichte nicht mehr verändert. Die Überprüfung, ob das Netz gelernt hat, erfolgt anhand der in der Trainingsphase veränderten Gewichte. Die Präsentation der Eingangsreize und die Untersuchung der berechneten Ausgabe sind Gegenstand der Untersuchung.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
In diesem Fall wird kein bestimmtes Ergebnis vorgegeben.
Herausforderungen beim Training
Die Datenqualität, die Wahl der Architektur, die Anpassung der Hyperparameter, die Trainingsdauer, die Validierung, die Erklärbarkeit und die Skalierbarkeit sind entscheidende Faktoren für die Implementierung erfolgreicher künstlicher neuronaler Netze.
Anwendungsbereiche
Neuronale Netze kommen in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz und tragen zu Innovationen in der Technologie, der Wissenschaft und der Wirtschaft bei.
Medizin
In der Medizin ermöglichen neuronale Netze eine frühzeitige Diagnose und eine personalisierte Behandlung. Mit Hilfe von CNNs können in der medizinischen Bildgebung Krankheiten wie z.B. Krebs in Röntgenbildern erkannt werden. Sie helfen, Herzkrankheiten und Diabetes zu diagnostizieren und durch Genomsequenzierung genetische Risikofaktoren zu identifizieren. Im Gesundheitswesen hilft etwa die gestützte Bildanalyse durch künstliche neuronale Netze Ärzten, Tumore oder Anomalien in MRT-Scans zu erkennen, indem das Netzwerk auf eine Vielzahl von Bildern trainiert wird, die als krankhaft oder gesund klassifiziert sind. Die Nutzung von Convolutional Neural Networks zur Erkennung solcher Muster hat die Diagnosegeschwindigkeit und Genauigkeit signifikant verbessert und trägt dazu bei, lebensrettende Behandlungen schneller einzuleiten.
Wirtschaft und Finanzen
In der Wirtschaft optimieren neuronale Netze die Entscheidungsfindung und Risikobewertung. Anhand von Mustern in Finanzdaten prognostizieren sie Aktienkursentwicklungen, bewerten Kreditrisiken und entwickeln Handelsstrategien. In der Finanzbranche können künstliche neuronale Netze dabei helfen, betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen, Kreditrisiken zu analysieren und Marktentwicklungen vorherzusagen. Dafür werden rekurrente neuronale Netze eingesetzt, die darauf trainiert sind, untypische Verhaltensmuster zu identifizieren. Sie können Sequenzen in Daten analysieren und so auffällige Entwicklungen in Echtzeit bemerken. Die Echtzeiterkennung von betrügerischen Aktivitäten schützt Banken und ihre Kunden vor finanziellen Verlusten. Die Netzwerke lernen ständig dazu und passen sich neuen Betrugsstrategien an, wodurch sie das Finanzsystem sicherer und effizienter machen können. Zudem verbessert die automatisierte Risikoanalyse durch künstliche neuronale Netze die Kreditvergabe, da potenzielle Risiken genauer bewertet und eingestuft werden können.
Spracherkennung und -verarbeitung
Für die Spracherkennung und -verarbeitung sind primär rekurrente neuronale Netze und Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netze besonders nützlich, da sie zeitliche Abhängigkeiten in Sprachdaten erkennen können. Analog zum Einsatz bei der Bildverarbeitung kommt es auch beim Sprachverarbeitungsprozess zu einer Vorverarbeitung der Daten. Anschließend analysieren die künstlichen neuronalen Netze das Audiosignal in einer zeitlichen Sequenz, wobei frühere Teile der Sequenz bei der Verarbeitung der folgenden Teile berücksichtigt werden. Dies ist notwendig, um den Kontext in zusammenhängenden Sätzen zu verstehen. Im letzten Schritt erfolgt wieder die Erkennung und Klassifizierung der Inhalte. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Kommunikation zwischen Mensch und Maschine und bietet somit eine intuitive und benutzerfreundliche Schnittstelle für eine Vielzahl von Anwendungen. Dadurch werden diese Netze beispielsweise in digitalen Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant verwendet, um gesprochene Sprache in Echtzeit in Text umzuwandeln und kontextbasierte Antworten zu geben.
Autonomes Fahren
Im Bereich des autonomen Fahrens spielen künstliche neuronale Netze eine zentrale Rolle, da sie für die Echtzeitanalyse von Daten aus verschiedenen Sensoren und Kameras verantwortlich sind. Dazu kombinieren autonome Fahrsysteme mehrere neuronale Netzwerke. Die Sensoren eines autonomen Fahrzeugs (z. B. Kameras, Lidar, Radar) sammeln kontinuierlich Umgebungsdaten, die dann durch Convolutional Neural Networks analysiert werden, um Objekte und Verkehrssituationen zu identifizieren. Diese Informationen werden an Steuerungsnetze übermittelt, die entscheiden, wie das Fahrzeug reagieren soll. Die Nutzung von künstlichen neuronalen Netzen in autonomen Fahrzeugen erhöht somit die Fahrsicherheit, da sie in der Lage sind, Situationen schneller und zuverlässiger zu erkennen und zu analysieren als ein Mensch. Dies kann zur Senkung des Risikos von Verkehrsunfällen führen und könnte langfristig dazu beitragen, die Mobilität für Personen zu verbessern, die möglicherweise selbst nicht in der Lage sind, ein Fahrzeug zu lenken.
Übersetzungsdienste und Sprachmodelle
In der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing; NLP) finden künstliche neuronale Netze breite Anwendung, insbesondere in Übersetzungsdiensten wie Google Translate oder Sprachmodellen wie ChatGPT. Hier kommen oft rekurrente Netze zum Einsatz, die Sprachstrukturen analysieren und kontextbezogene Übersetzungen und Antworten generieren können. Dabei werden Textdaten in mehreren Ebenen analysiert, welche Wortbeziehungen und Kontext in großen Textmengen berücksichtigen. Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netze erlauben es dem Modell, die Bedeutung von Wörtern im Kontext zu erfassen, um natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Die Übersetzungsdienste nutzen diese Netze, um die Eingabesprache automatisch zu erkennen, sie in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben und dabei grammatikalisch und inhaltlich sinnvolle Übersetzungen zu gewährleisten.
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