Neuronenfunktionen und Neuronale Netze einfach erklärt – Verstehen Sie die Grundlagen jetzt!

Neuronale Netze sind ein faszinierendes Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), das in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt hat. Sie sind zu einem der einflussreichsten Algorithmen im modernen maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz (KI) geworden. Sie unterstützen Durchbrüche in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Spracherkennung und unzählige Anwendungen, die von Prognose bis hin zur Gesichtserkennung reichen. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die Funktionsweise von Neuronen und neuronalen Netzen, von den grundlegenden Prinzipien bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten, und richtet sich an ein breites Publikum, von Schülern bis hin zu Fachleuten.

Einführung in Neuronale Netze

Ein neuronales Netz (auch künstliches neuronales Netz oder KNN genannt) ist ein lernfähiges System, das mithilfe miteinander verbundener Knoten oder Neuronen in einer geschichteten Struktur, die dem menschlichen Gehirn ähnelt, Lernprozesse durchführt. Die Inspiration für neuronale Netze kommt im Großen und Ganzen von den biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn, die über elektrische Signale kommunizieren. 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. Ein neuronales Netz kann aus Daten lernen und lässt sich so darauf trainieren, Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. 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.

Im Wesentlichen sind neuronale Netze Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Dieses abstrahierte Modell miteinander verbundener künstlicher Neuronen ermöglicht es, komplexe Aufgaben aus den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft durch Computer zu lösen. Sie ermöglichen es, unterschiedliche Datenquellen wie Bilder, Töne, Texte, Tabellen oder Zeitreihen zu interpretieren und Informationen oder Muster zu extrahieren, um diese auf unbekannte Daten anzuwenden.

KI, Maschinelles Lernen und Neuronale Netze: Was ist Was?

Die Begriffe KI, maschinelles Lernen und neuronale Netze fallen häufig in Artikeln rund um neue Technologien. Wenngleich die Begriffe alle Ähnlichkeiten aufweisen und immer öfter synonym verwendet werden, ist es doch wichtig, diese zu unterscheiden. KI steht als Überbegriff für den Versuch, einem Computer menschliches oder komplexes Denken beizubringen - im Gegensatz zu dem stumpfen Abarbeiten von feststehenden, einmal vorprogrammierten Funktionen. Es gibt viele verschiedene Wege, dieses Ziel zu erreichen. So zählen Suchmaschinen wie Google zu den KIs. Eine spezielle Methode innerhalb der KI ist das maschinelle Lernen. Es stellt den Ansatz dar, einem Computer das Lernen aus Erfahrung beizubringen. Das heißt: Ein Computer lernt aus allgemeinen Daten ein Muster, eine Regel abzuleiten, dass diesem bestmöglich entspricht und kann es auf neue Daten anwenden. Dabei kommt immer ein Wahrscheinlichkeitswert heraus, denn der Computer wird mit neuen, bisher unbekannten Daten konfrontiert und errechnet daraus die beste Näherung - er kann sich aber auch irren. Das ist genau wie bei uns - denn auch wir könnten zum Beispiel eine Nashi-Birne, die aussieht wie ein Apfel, für einen echten Apfel halten. Innerhalb des maschinellen Lernens gibt es verschiedene Ansätze, selbstlernende Systeme zu programmieren. Diese unterteilen sich in einerseits überwachtes und andererseits unüberwachtes Lernen. Neuronale Netze sind nun als Teil des überwachten Lernens wiederum das derzeit relevanteste Teilgebiet des maschinellen Lernens. Sie sind für den derzeitigen Trubel um die KI verantwortlich, denn sie sind in der Lage, große Mengen an unstrukturierten Daten besonders gut auszuwerten und Muster in ihnen zu finden.

Die Struktur Neuronaler Netze

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.

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Ein typisches neuronales Netz besteht aus drei Hauptschichten:

Eingabeschicht (Input Layer): 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. Die Eingabe in das neuronale Netz findet in der Eingabeschicht statt.
Verborgene Schicht(en) (Hidden Layer(s)): 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.
Deep Learning bezieht sich auf solche Algorithmen, die sogenannte tiefe neuronale Netze verwenden. Diese Netze bestehen aus mehreren verborgenen Schichten, durch die Daten transformiert werden, um komplexe Merkmale und Muster zu erkennen und zu lernen. Der Begriff der Tiefe bezieht sich in solchen neuronalen Netzen auf die Anzahl der verborgenen Schichten, durch die die Daten geführt werden. Jede Schicht kann man als eine Stufe des Lernens betrachten, bei der das Netz in der Lage ist, zunehmend abstraktere Merkmale der Eingabedaten zu erkennen. Der Vorteil dieser tiefen neuronalen Netze besteht darin, dass die Eingabedaten von einer verborgenen Schicht zur nächsten immer weiter verarbeitet und transformiert werden. Dabei ändert sich die Darstellung (Repräsentation) der Daten so, dass die Aufgabe des neuronalen Netzes mit der endgültigen Repräsentation in der letzten verborgenen Schicht des Netzes gelöst wird.
Ausgabeschicht (Output Layer): Die Ausgabeschicht ist die letzte Schicht und schließt unmittelbar an die letzte Ebene der verborgenen Schicht an. Die Neuronen geben die verarbeiteten Informationen als Ergebnis aus. Ein Ergebnis kann beispielsweise eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein.

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Funktionsweise eines Neurons

Betrachtet man zunächst ein einzelnes künstliches Neuron (Knoten) genannt, so hat dieses einen Zustand (y), der einer reellen Zahl entspricht, typischerweise eine Gleitkommazahl. Dieser Aktivierungszustand beziehungsweise der Wert der Gleitkommazahl wird über Verbindungen zu den Eingängen von anderen Neuronen weitergegeben. Diese Verbindungsstärke wird in einem Gewichtungsfaktor (w) abgebildet, mit dem die Aktivierung multipliziert wird, bevor sie im empfangenden Neuron ankommt. Ein Neuron hat nun mehrere solcher Eingänge und die Eingangsaktivierung wird zunächst einfach aufsummiert (z) (Bild 1). Nun könnte man diese Eingangsaktivierung unverändert wieder an den Ausgang zu den nächsten Neuronen weiterleiten. Dann jedoch wäre das gesamte System vom Eingang bis zum Ausgang nur ein einfaches lineares Gleichungssystem und daher in der Funktionsweise sehr beschränkt. Typische Transferfunktionen sind: Sigmoidal-Funktion, Arctanhyperbolicus und auch die ReLu-Funktion (Rectified Linear unit). Letztere arbeitet quasi wie ein Gleichrichter und lässt nur positive Werte linear zum Ausgang passieren. Sie ist sehr einfach implementierbar und benötigt wenig Rechenleistung. Dies ist bei neuronalen Netzen mit teilweise vielen tausenden Neuronen ein wichtiger Aspekt.

Aktivierungsfunktionen

Nach der Durchführung der linearen Transformation in der verborgenen Schicht wird eine nicht lineare Aktivierungsfunktion (tanh, sigmoid, ReLU ) hinzugefügt, um die endgültige Vorhersage zu erzeugen (z. B. eine Zahl für die Regression oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Klassifizierung). Die Aktivierungsfunktion kann verschiedene Formen annehmen. Am gebräuchlichsten sind die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) oder die Sigmoid-Funktion. Entscheidend ist, dass es sich bei der Aktivierungsfunktion um eine nichtlineare Funktion handelt. Anderenfalls würde das gesamte neuronale Netz lediglich eine lineare Funktion darstellen. Damit wäre das Netz nur in der Lage, lineare Zusammenhänge zu beschreiben, und könnte keine komplexeren Probleme lösen. Die Nichtlinearität der Aktivierungsfunktion spielt somit eine entscheidende Rolle beim Aufbau neuronaler Netze.

Gewichtungen und Bias

Ein neuronales Netz kann anhand eines einfachen Beispiels verstanden werden: Erkennung von Spam. Die frühen Neuronen im Netzwerk verarbeiten die Bedeutung jedes Signals, während spätere Schichten diese Informationen zu übergeordneten Hinweisen kombinieren, die Kontext und Ton erfassen. Dieser Prozess basiert auf zwei grundlegenden Konzepten: Gewichtungen und Verzerrungen. Gewichtungen wirken wie Drehknöpfe, die steuern, wie stark jede Eingabe-Funktion die Entscheidung beeinflusst - ein Wort wie „Preis“ kann mehr Gewicht erhalten als ein gewöhnliches Wort wie „Hallo“. Verzerrungen sind integrierte Werte, die Entscheidungsschwelle verschieben, sodass ein Neuron auch dann aktiviert werden kann, wenn die Eingaben selbst schwach sind. Zusammen bestimmen diese Modellparameter, wie jedes Neuron zur Gesamtberechnung beiträgt.

Mathematische Darstellung

Mathematisch lernt ein neuronales Netzwerk eine Funktion f(X) durch Zuordnung eines Eingabevektors X=(x1,x2,x3…) um eine Reaktion vorherzusagen Y. Was neuronale Netze von anderen traditionellen maschinellen Lernalgorithmen unterscheidet, ist ihre mehrschichtige Struktur und ihre Fähigkeit, nicht lineare Transformationen durchzuführen.

Der Lernprozess: Backpropagation und Gradientenverfahren

Wie genau lernen neuronale Netze? Wie sieht der Prozess aus und was passiert innerhalb eines neuronalen Netzes, wenn es lernt? In der vorherigen Kolumne lag der Schwerpunkt auf der Forward Propagation von Werten. Erinnern Sie sich daran, dass jedes Neuron in einem neuronalen Netz Eingabewerte annimmt, die mit einer Gewichtung multipliziert werden, um die Stärke dieser Verbindung darzustellen. Backpropagation ermittelt die richtigen Gewichtungen, die auf Knoten in einem neuronalen Netz angewendet werden sollten, indem die aktuellen Ausgaben des Netzwerks mit den gewünschten oder richtigen Ausgaben verglichen werden.

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Backpropagation

Backpropagation ermittelt die richtigen Gewichtungen, die auf Knoten in einem neuronalen Netz angewendet werden sollten, indem die aktuellen Ausgaben des Netzwerks mit den gewünschten oder richtigen Ausgaben verglichen werden. Die Differenz zwischen der gewünschten Ausgabe und der aktuellen Ausgabe wird durch die Verlust- oder Kostenfunktion berechnet. Der Algorithmus passt dann jede Gewichtung an, um die Differenz zwischen dem berechneten Wert und dem richtigen Wert zu minimieren. Der Begriff „Backpropagation“ kommt daher, dass der Algorithmus zurückkehrt und die Gewichtungen und Bias nach der Berechnung einer Antwort anpasst. Je kleiner der Verlust für ein Netzwerk ist, desto genauer wird es. Der Lernprozess kann somit als Minimierung der Ausgabe der Verlustfunktion quantifiziert werden. Jeder Zyklus der Forward Propagation und Backpropagation-Korrektur zur Senkung des Verlusts wird als Epoche bezeichnet. Einfach ausgedrückt, geht es bei der Backpropagation darum, die besten Eingabegewichtungen und Bias zu ermitteln, um eine genauere Ausgabe zu erhalten oder „den Verlust zu minimieren“.

Gradientenverfahren

Wie werden die Gewichtungen in jeder Epoche angepasst? Werden sie zufällig angepasst, oder gibt es einen Prozess? Hier beginnt die Verwirrung bei vielen Anfängern, da zahlreiche unbekannte Begriffe wie „Gradientenverfahren“ und „Lernkurve“ auftauchen. Allerdings ist es wirklich nicht so kompliziert, wenn diese Begriffe richtig erklärt werden. Die Verlustfunktion verringert die gesamte Komplexität eines neuronalen Netzes auf eine einzige Zahl, die angibt, wie weit die Antwort des neuronalen Netzes von der gewünschten Antwort entfernt ist. Die Steigung der Kurve der Verlustfunktion dient als Orientierung und verweist auf den Minimalwert. Die Steigung der Kurve gibt die Richtung zu diesem tiefsten Punkt der Kurve an, der den geringsten Verlust darstellt. Wenn die Steigung negativ ist, addieren Sie Werte zu den Gewichtungen. Wenn die Steigung positiv ist, subtrahieren Sie Werte von den Gewichtungen. Der spezifische Wert, der zu den Gewichtungen addiert oder von ihnen subtrahiert wird, wird als Lernkurve bezeichnet. Die Bestimmung einer idealen Lernkurve ist ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft. Ist sie zu groß, kann der Algorithmus das Minimum überschreiten. Ist sie zu klein, dauert das Training zu lange. Dieser Vorgang wird als „Gradientenverfahren“ bezeichnet.

Optimierungsalgorithmen

Zur weiteren Optimierung des Trainingsprozesses kommen bei neuronalen Netzen Optimierungsalgorithmen zum Einsatz. Diese Optimierer spielen eine entscheidende Rolle bei der effizienten Anpassung der Gewichte in den Netzen. Zu den bekanntesten Optimierungsalgorithmen gehören Momentum, Adagrad und Adam. Das Momentum-Verfahren zielt darauf ab, die Konvergenzgeschwindigkeit des Gradientenverfahrens zu beschleunigen, indem es die vorherige Richtung der Gewichtsaktualisierungen berücksichtigt. Das Adagrad-Verfahren passt die Lernrate dynamisch an. Das erhöht die Effizienz, indem es selten aktualisierte Parameter stärker anpasst und häufig aktualisierte weniger stark. Adam kombiniert die Vorteile von Adagrad und Momentum.

Arten von Neuronalen Netzen

Es gibt unzählig viele Typen von neuronalen Netzwerk-Architekturen. Im Folgenden werden einige der gängigsten Typen vorgestellt:

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.
Feedforward Neural Networks (FFNN): Sie zeichnen sich dadurch aus, dass die Schichten lediglich mit der nächst höheren Schicht verbunden sind. Es gibt keine zurückgerichteten Kanten. 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 Networks (CNN oder Convnets): Faltende Neuronale Netze oder auch Convolutional Neural Networks (CNN), 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“.
Recurrent Neural Networks (RNN): 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. 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.
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

Künstliche Neuronale Netze spielen in vielen Bereichen eine wichtige Rolle. Neuronale Netze ermöglichen es, unterschiedliche Datenquellen wie Bilder, Töne, Texte, Tabellen oder Zeitreihen zu interpretieren und Informationen oder Muster zu extrahieren, um diese auf unbekannte Daten anzuwenden. 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. Das kann zum Beispiel in der Spracherkennung, Mustererkennung, Gesichtserkennung oder Bilderkennung der Fall sein. Zahlreiche Produkte und Dienstleistungen, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, haben bereits Einzug in unseren Alltag gehalten.

Einige konkrete Anwendungsbeispiele sind:

Bilderkennung: Convolutional Neural Networks (CNNs) haben sich als besonders effektiv bei der Bilderkennung erwiesen. Sie werden in Anwendungen wie der automatischen Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung eingesetzt.
Spracherkennung: Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer werden häufig in der Spracherkennung eingesetzt. Sie ermöglichen es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.
Textverarbeitung: Neuronale Netze werden auch in der Textverarbeitung eingesetzt, z. B. bei der automatischen Übersetzung, der Stimmungsanalyse und der Textgenerierung.
Autonomes Fahren: Neuronale Netze spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Sie werden zur Erkennung von Objekten, zur Navigation und zur Entscheidungsfindung eingesetzt.
Spiele: Im Bereich der Spiele haben KNN in den letzten Jahren für viel Aufmerksamkeit gesorgt. Bekannt dürfte vielen der Sieg der Google-KI AlphaGo im Spiel „Go“ im Jahr 2016 sein (Dokumentation auf Youtube). Seitdem haben sich neuronale Netze stark verbessert und können in immer komplexeren Spielen (Videospielen) Siege gegen Menschen erzielen.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Trotz der beeindruckenden Fortschritte stehen neuronale Netze immer noch vor einigen Herausforderungen. Eine der größten Herausforderungen ist die Überanpassung (Overfitting). Eine Überanpassung tritt auf, wenn ein neuronales Netzwerk zu komplex wird und zu viele Parameter vorliegen. In diesem Fall lernt das Netzwerk die Trainingsdaten auswendig, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erkennen. Dies führt dazu, dass das Netzwerk auf den Trainingsdaten sehr gute Ergebnisse erzielt, aber auf neuen, unbekannten Daten schlecht abschneidet.

Überanpassung vermeiden

Um einer Überanpassung entgegenzuwirken, gibt es verschiedene Techniken:

Regularisierung: Im Rahmen der L1- und L2-Regularisierung werden beispielsweise Strafterme zur Verlustfunktion hinzugefügt, um die Gewichte kleinzuhalten und so eine Überanpassung zu verhindern, die meist durch große Gewichte gekennzeichnet ist.
Dropout: Gerade bei größeren neuronalen Netzen kommt auch die Dropout-Methode zum Einsatz. Dabei werden zufällig ausgewählte Neuronen während des Trainings ignoriert. Diese zufällige Deaktivierung zwingt das Netz, sich nicht auf spezifische Neuronen zu verlassen, sondern robustere und redundante Repräsentationen der Daten zu lernen. Dadurch wird das Netzwerk weniger anfällig für kleine Schwankungen in den Eingabedaten und kann die zugrunde liegenden Muster besser generalisieren.
Mehr Daten: Am besten hilft es meist, einfach mehr Trainingsdaten zu verwenden.

Erklärbarkeit von KI

Gerade beim Deep Learning mit seinen vielen Parametern ist es wichtig, darauf zu achten, dass es nicht zu einer Überanpassung der Trainingsdaten kommt. Trotz dieser Erfolge bleibt die Erklärbarkeit solcher Systeme ein wichtiger Diskussionspunkt. Die Idee der erklärbaren künstlichen Intelligenz befasst sich mit der Schaffung von KI-Systemen, deren Entscheidungen und Handlungen nachvollziehbar und verständlich sind. Die Erklärbarkeit solcher Netze ist aber entscheidend, um Vertrauen zu schaffen und Fehler zu beheben, gerade bei kritischen Anwendungen.

Die Zukunft der Neuronalen Netze

Die Forschung im Bereich der neuronalen Netze schreitet rasant voran. Zukünftige Entwicklungen könnten zu noch leistungsfähigeren und effizienteren neuronalen Netzen führen, die in der Lage sind, noch komplexere Probleme zu lösen. Ein vielversprechender Ansatz ist die Entwicklung von neuronalen Netzen, die in der Lage sind, selbstständig zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen.

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