Neuronale Netze: Computeranwendungen und Funktionsweise

Neuronale Netze, auch bekannt als künstliche neuronale Netze (KNN), sind lernfähige Systeme, die sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientieren. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Diese Netze sind in der Lage, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und werden für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz eingesetzt. Computerbasiert lassen sich damit diverse Problemstellungen lösen, die für uns Menschen fast unmöglich wären. Künstliche Neuronale Netze spielen in vielen Bereichen eine wichtige Rolle.

Einführung in Neuronale Netze

Ein neuronales Netz schlüsselt die Eingabe in verschiedene Abstraktionsebenen auf. Es kann mithilfe von zahlreichen Beispielen trainiert werden, um Muster in Sprache oder Bildern zu erkennen - so wie es das menschliche Gehirn tut. Sein Verhalten wird durch die Art und Weise, wie die einzelnen Elemente miteinander verbunden sind, sowie durch die Stärke, also die Gewichtung, dieser Verbindungen bestimmt.

Grundlegende Struktur

Künstliche neuronale Netze können unterschiedlich komplex aufgebaut sein, haben aber im Wesentlichen die Struktur gerichteter Graphen. Vereinfacht kann man sich den Aufbau eines KNN wie folgt vorstellen: Das Modell des Neuronalen Netzes besteht aus Knoten, auch Neuronen genannt, die Informationen von anderen Neuronen oder von außen aufnehmen, modifizieren und als Ergebnis wieder ausgeben. Die Information wird durch die Input-Neuronen aufgenommen und durch die Output-Neuronen ausgegeben. Die Hidden-Neuronen liegen dazwischen und bilden innere Informationsmuster ab. Die Neuronen sind miteinander über sogenannte Kanten verbunden.

Ein typisches neuronales Netzwerk gliedert sich in drei zentrale Schichten:

• Eingabeschicht (Input Layer): Hier werden die Rohdaten in das Netzwerk eingespeist. Je nach Anwendung können das etwa Bildpixel, Textwörter oder numerische Werte sein. 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): In diesen Schichten finden die eigentlichen Berechnungen statt. Die künstlichen Neuronen analysieren die Eingabedaten, gewichten sie und entscheiden anhand sogenannter Aktivierungsfunktionen, welche Informationen weitergegeben werden. Je nach Komplexität des Modells kann es eine oder viele dieser Schichten geben. Die verborgene Schicht befindet sich zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. 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): Am Ende des Netzwerks steht die Ergebnisbereitstellung. Diese kann je nach Anwendung unterschiedlich aussehen - zum Beispiel als Klassifikation (z. B. „Bild zeigt eine Katze“), als numerische Vorhersage oder, wie bei Sprachmodellen, als generierter Text. Die Ausgabeschicht ist die letzte Schicht und schließt unmittelbar an die letzte Ebene der verborgenen Schicht an.

Tiefes Lernen

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.

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Funktionsweise im Detail

Neuronale Netze verwenden einen Prozess, den man Vorwärtspropagation nennt. In einer vom menschlichen Gehirn inspirierten Architektur werden Eingabedaten Schicht für Schicht durch das Netzwerk geleitet, um eine Ausgabe zu generieren. Die neuronalen Netze enthalten Schichten von Knoten, bei denen es sich um Sätze mit definierten Eingaben, Gewichtungen und Funktionen handelt. Jedes Neuron in einer Schicht erhält Eingaben aus der vorherigen Schicht, wendet eine Gewichtung auf die Eingaben an und übergibt die gewichtete Summe über eine Aktivierungsfunktion. Die Ausgabe der Aktivierungsfunktion wird dann als Eingabe für die nächste Schicht verwendet.

Beim Training passt das Netzwerk die Gewichtungen an, um die Differenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Dieser auch als „Backpropagation“ bezeichnete Prozess verwendet Optimierungsalgorithmen, um die Gewichtungen zu aktualisieren und die Leistung des Netzwerks zu verbessern. Durch Versuch und Irrtum lernt das Netzwerk aus seinen Fehlern und verbessert seine Genauigkeit im Lauf der Zeit. Irgendwann kann das neuronale Netz exakte Vorhersagen zu Daten treffen, die es noch nie gesehen hat.

Arten von Neuronalen Netzen

Es gibt unzählig viele Typen von neuronalen Netzwerk-Architekturen. Verschiedene Arten von neuronalen Netzen werden eingesetzt, um unterschiedliche Probleme zu lösen. Sie werden meistens daran unterschieden, wie die Daten vom Eingabe- zum Ausgabeknoten fließen.

• Perzeptron: Das einfachste und älteste neuronale Netz. Es nimmt die Eingabeparameter, addiert diese, wendet die Aktivierungsfunktion an und schickt das Ergebnis an die Ausgabeschicht. Das Ergebnis ist binär, also entweder 0 oder 1 und damit vergleichbar mit einer Ja- oder Nein-Entscheidung. Die Entscheidung erfolgt, indem man den Wert der Aktivierungsfunktion mit einem Schwellwert vergleicht. Bei Überschreitung des Schwellwertes, wird dem Ergebnis eine 1 zugeordnet, hingegen 0 wenn der Schwellwert unterschritten wird. Darauf aufbauend wurden weitere Neuronale Netzwerke und Aktivierungsfunktionen entwickelt, die es auch ermöglichen mehrere Ausgaben mit Werten zwischen 0 und 1 zu erhalten. Am bekanntesten ist die Sigmoid-Funktion, in dem Fall spricht man auch von Sigmoid-Neuronen. Der Ursprung dieser neuronalen Netze liegt in den 1950 Jahren. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass die Schichten lediglich mit der nächst höheren Schicht verbunden sind. Es gibt keine zurückgerichteten Kanten.
• Neuronale Feedforward-Netze: In der einfachsten Variante bestehen diese Netze aus einer Eingabe-, einer verdeckten und einer Ausgabeschicht. Die Informationen fließen nur in einer Richtung: vom Eingabe- zum Ausgabeknoten. Neuronale Feedforward-Netze verwenden einen Feedback-Prozess, um ihre Vorhersagen mit der Zeit zu verbessern und werden oft für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression und in Technologien wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Gesichtserkennung eingesetzt.
• Faltende Neuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs): CNNs sind Künstliche Neuronale Netzwerke, die besonders effizient mit 2D- oder 3D-Eingabedaten arbeiten können. Der große Unterschied zu den klassischen neuronalen Netzen liegt in der Architektur der CNNs, die auch den Namen „Convolution“ oder „Faltung“ erklärt. Bei CNNs basiert die verborgene Schicht auf einer Abfolge von Faltungs- und Poolingoperationen. Bei der Faltung wird ein sogenannter Kernel über die Daten geschoben und währenddessen eine Faltung berechnet, was mit einer Multiplikation vergleichbar ist. Die Neuronen werden aktualisiert. Die anschließende Einführung einer Pooling-Schicht sorgt für eine Vereinfachung der Ergebnisse. Dies sorgt auch dafür, dass die 2D- oder 3D-Eingangsdaten kleiner werden. Setzt man diesen Prozess fort, so erhält man am Ende in der Ausgabeschicht einen Vektor, den „fully connected layer“. CNNs sind besonders hilfreich für Bild- und Videoerkennung, Klassifizierung und Analyse. Sie bestehen aus einer Vielzahl von Konvolutionsschichten, die als Filter dienen, um lokale Muster und hierarchische Strukturen in Daten zu erkennen.
• Dekonvolutionsnetze (Deconvolutional Neural Networks, DNNs): Dekonvolutionsnetze werden hauptsächlich für Bilderstellung und -Analyse eingesetzt und führen den CNN-Prozess in umgekehrter Richtung aus. Sie können verloren gegangene Merkmale oder Signale erkennen, die das CNN ursprünglich als irrelevant klassifiziert hat.
• Rekurrente Neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs): Recurrent Neural Networks (RNN) fügen den KNN wiederkehrende Zellen hinzu, wodurch neuronale Netze ein Gedächtnis erhalten. Das erste künstliche, neuronale Netzwerk dieser Art war das Jordan-Netzwerk, bei dem jede versteckte Zelle ihre eigene Ausgabe mit fester Verzögerung - eine oder mehrere Iterationen - erhielt. Natürlich gibt es viele Variationen, wie z.B. die Übergabe des Status an die Eingangsknoten, variable Verzögerungen usw., aber die Grundidee bleibt die gleiche. Diese Art von NN wird insbesondere dann verwendet, wenn der Kontext wichtig ist. In diesem Fall haben Entscheidungen aus früheren Iterationen oder Stichproben einen signifikanten Einfluss auf die aktuellen Iterationen. RNNs sind eine komplexere Variante neuronaler Netze, die zur sequenziellen Datenverarbeitung dient und oft für Zeitreihendaten eingesetzt wird, um Vorhersagen zu zukünftigen Ergebnissen zu treffen. Diese Netze verwenden Feedback-Verbindungen, die den Informationsfluss in Schleifen ermöglichen, um sich vergangene Eingaben zu merken und Sequenzen mit variabler Länge zu verarbeiten. Das selbstlernende System wird oft für Börsen- oder Umsatzprognosen oder für die Umwandlung von Text zu Sprache eingesetzt.
• Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (Long Short-Term Memory, LSTM): Da rekurrente Netze jedoch den entscheidenden Nachteil haben, dass sie mit der Zeit instabil werden, ist es mittlerweile üblich, sogenannte Long Short-Term Memory Units (kurz: LSTMs) zu verwenden. Das häufigste Beispiel für solche Abhängigkeiten ist die Textverarbeitung - ein Wort kann nur im Zusammenhang mit vorhergehenden Wörtern oder Sätzen analysiert werden. Ein weiteres Beispiel ist die Verarbeitung von Videos, z.B. beim autonomen Fahren. LSTM-Netze sind eine Unterart von RNNs, die langfristige Abhängigkeiten in sequenziellen Daten effektiv verarbeiten kann. Sie minimieren Probleme im Zusammenhang mit schwindenden Gradienten, die bei traditionellen RNNs oft auftreten, indem sie eine Speicherzelle hinzufügen, die Informationen langfristig speichern kann. LSTMs werden oft in Bereichen wie Gesten- und Spracherkennung oder Textvorhersage eingesetzt.
• Transformer: Eine moderne Architektur, die RNNs für viele Sequenzaufgaben ersetzt hat. Transformer nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um Abhängigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu erfassen und modernste Modelle wie GPT zu unterstützen.

Anwendungen Neuronaler Netze

Neuronale Netze haben in den letzten Jahren in vielen Branchen Einzug gehalten und zahlreiche Einsatzgebiete revolutioniert. Typischerweise sind sie prädestiniert für solche Bereiche, bei denen wenig systematisches Wissen vorliegt, aber eine große Menge unpräziser Eingabeinformationen (unstrukturierte Daten) verarbeitet werden müssen, um ein konkretes Ergebnis zu erhalten.

• Bild- und Videoerkennung: Neuronale Netze, insbesondere konvolutionale neuronale Netze (CNNs), haben das Feld der Computer Vision stark verändert. Sie werden zur Analyse und Interpretation von Bildern und Videos eingesetzt. Gesichtserkennung: Systeme zur Gesichtserkennung basieren auf neuronalen Netzen, um Gesichter in Bildern oder Videos zu identifizieren. Objekterkennung: CNNs werden genutzt, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren. Diese Technik wird in autonomen Fahrzeugen, medizinischer Bildverarbeitung (z. B.
• Spracherkennung: Zahlreiche Produkte und Dienstleistungen, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, haben bereits Einzug in unseren Alltag gehalten.
• Maschinelle Übersetzung: Neuronale Netze werden genutzt, um Texte automatisch zwischen verschiedenen Sprachen zu übersetzen, z. B. durch Tools wie Google Translate. Textgenerierung: In der automatischen Texterstellung, z. B.
• Autonome Systeme und Robotik: Neuronale Netze sind ein zentraler Bestandteil autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos oder Drohnen.
• Empfehlungssysteme: Plattformen wie Netflix, Amazon oder Spotify verwenden neuronale Netze, um personalisierte Empfehlungen basierend auf dem Verhalten und den Präferenzen der Nutzer zu generieren.
• Zeitreihenanalyse und Prognosen: Neuronale Netze, insbesondere rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Netze, werden in der Analyse von Zeitreihen verwendet, um Vorhersagen zu treffen.
• Gaming und Künstliche Intelligenz in Spielen: Neuronale Netze sind auch im Bereich der Spieleentwicklung und KI ein bedeutender Faktor. Sie ermöglichen es, virtuelle Gegner zu entwickeln, die sich intelligent an das Verhalten des Spielers anpassen, und sind in der Lage, komplexe Spiele zu "verstehen" und darauf zu reagieren (z. B.
• Finanzanalysen: Neuronale Netze werden im Finanzwesen unter anderem in den Bereichen Betrugserkennung, Marktprognosen, Risikobeurteilung und -modellierung, Preisderivate, Wertpapierklassifizierung, Kreditbewertung und algorithmischer Handel eingesetzt. Sie sind in der Lage, schwer fassbare Muster in Finanzdaten zu entdecken.
• Fertigung und Qualitätskontrolle: Neuronale Netze werden in Fertigungsprozessen für Anomalieerkennung, prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung eingesetzt.
• Medizinische Anwendungen: Neuronale Netze liefern wichtige Beiträge im Gesundheitswesen, etwa in den Bereichen Krankheitsdiagnose, Medikamentenentwicklung, personalisierte Medizin und medizinische Bildanalyse.
• Absatzprognose und Disposition im Frischehandel: INFORMINFORM setzt neuronale Netzwerke in seinen Lösungen zur Absatzprognose und Disposition im Frischehandel ein. In Sortimenten mit schwankender Nachfrage, unvollständigen Daten und saisonalen Effekten erkennen sie nichtlineare Zusammenhänge und erzeugen robuste Vorhersagen.

Vorteile und Herausforderungen

Vorteile

• Erkennung komplexer Zusammenhänge: Sie erkennen Muster und Abhängigkeiten, die klassischen Modellen entgehen, insbesondere bei nichtlinearen Verläufen.
• Lernfähigkeit: Neuronale Netzwerke passen sich durch kontinuierliches Training automatisch an neue Daten und veränderte Rahmenbedingungen an.
• Umgang mit unvollständigen Daten: Auch bei fehlenden oder lückenhaften Informationen können sie verallgemeinerte Strukturen nutzen, um valide Ergebnisse zu erzeugen.
• Automatisierung datenbasierter Entscheidungen: Sie ermöglichen die Entlastung von Fachkräften, etwa durch automatisierte Prognosen oder Bestellvorschläge.
• Vielfältige Einsatzmöglichkeiten: Ob Prognose, Klassifikation, Text- oder Bildverarbeitung, neuronale Netze lassen sich flexibel in verschiedenste Anwendungen integrieren.
• Automatische Merkmalsextraktion: Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine-Learning-Algorithmen müssen neuronale Netze nicht manuell mit Merkmalen gefüttert werden.
• Verarbeitung komplexer Daten: Neuronale Netze können riesige, komplizierte Datensätze effektiv verarbeiten, daraus lernen und wertvolle Einblicke extrahieren, die mit herkömmlichen Methoden verborgen geblieben wären. Sie können anspruchsvolle Entscheidungen treffen, Muster erkennen und nichtlineare Zuordnungen vornehmen.
• Parallelverarbeitung: Neuronale Netze können parallele Berechnungen vornehmen, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Damit lässt sich das Training und die Ableitung beschleunigen.
• Robustheit gegenüber Rauschen und Fehlern: Neuronale Netze haben eine gewisse Toleranz gegenüber verrauschten oder unvollständigen Daten. Dadurch können sie fehlende Informationen oder Schwankungen in den Eingaben verarbeiten und sind besonders praktisch und leistungsfähig für praktische Szenarien.
• Skalierbarkeit: Neuronale Netze können für die Verarbeitung umfangreicher Probleme und Datensätze skaliert werden. Außerdem können sie in verteilten Verarbeitungssystemen trainiert werden und mehrere Prozessoren nutzen.

Herausforderungen

• Hoher Datenbedarf: Für eine zuverlässige Prognosequalität sind große Mengen hochwertiger Trainingsdaten erforderlich. Neuronale Netze benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, um gut zu funktionieren.
• Intransparenz der Entscheidungen: Die internen Berechnungen sind schwer nachvollziehbar, was Erklärbarkeit und Akzeptanz erschwert („Blackbox-Problem“). Neuronale Netze sind oft schwer zu interpretieren. Die "Schwarze-Box-Problematik" erschwert es, Entscheidungen des Netzes nachvollziehbar zu machen, was in sicherheitskritischen Anwendungen problematisch sein kann.
• Hoher Rechenaufwand: Training und Anwendung komplexer Modelle benötigen leistungsfähige Hardware und entsprechende Infrastruktur.
• Risiko fehlerhafter Gewichtung: Verzerrungen im Datensatz oder fehlerhafte Zusammenhänge können zu falschen Prognosen führen.
• Pflege- und Wartungsaufwand: Modelle müssen regelmäßig überwacht, validiert und an veränderte Bedingungen angepasst werden.
• Black-Box-Problematik: Neuronale Netze sind oft schwer zu interpretieren.
• Datenabhängigkeit: Neuronale Netze benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, um gut zu funktionieren.
• Risiko der Datenverzerrung: Annahmen, die beim Trainieren von Algorithmen getroffen werden, können die kulturellen Vorurteile von neuronalen Netzen verstärken.

Neuronale Netze im Unterricht

Das Open Roberta Lab bietet die Möglichkeit, künstliche neuronale Netze (KNN), dort als xNN - Explainable Neural Networks bezeichnet, zu verstehen, zu programmieren, zu trainieren und zu testen. Künstliche Neuronale Netze lassen sich im Open Roberta Lab nutzen, um einen Roboter selbstständig in seiner Umwelt zu bewegen. Das funktioniert folgendermaßen: Sensoren (z.B. Ultraschallsensoren als Entfernungsmesser) nehmen Informationen aus der Umgebung auf, leiten sie an das Neuronale Netz weiter und geben dessen Ergebnisse zurück an den Roboter, der mittels Aktoren (z.B.

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