Wie funktioniert ein KNN?

Tiefes Lernen ist eine Hauptfunktion eines KNN und funktioniert wie folgt: Bei einer vorhandenen Netzstruktur bekommt jedes Neuron ein zufälliges Anfangsgewicht zugeteilt. Dann werden die Eingangsdaten in das Netz gegeben und von jedem Neuron mit seinem individuellen Gewicht gewichtet.

Warum KNN?

KNN können bessere Ergebnisse liefern als existierende statistische Ansätze, wenn das Problem ausreichend komplex ist. Das heißt, wenn das Problem nicht linear ist und es viele Eingabedaten mit vielen Variablen gibt.

Wie kann man den Aufbau eines neuronalen Netzes vorstellen?

Vereinfacht kann man sich den Aufbau eines KNN folgendermaßen 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 ausgeben.

Welche Arten von neuronalen Netzwerken gibt es?

Es gibt unzählig viele Typen von neuronalen Netzwerk-Architekturen. Wir zeigen hier die wichtigsten Arten von neuronalen Netzen: Das einfachste und älteste neuronale Netz. Es nimmt die Eingabeparameter, addiert diese, wendet die Aktivierungsfunktion an und schickt das Ergebnis an die Ausgabeschicht.

Was ist die Tiefe eines neuronalen Netzes?

Die Komplexität oder Tiefe eines Netzes wird als Maß für die Fähigkeit angesehen, Probleme und Fragestellungen zu lösen. Die Anzahl der verwendeten Neuronen sowie der hidden Layer ist allerdings durch die Rechenkapazität beschränkt. So werden in der Praxis häufig neuronale Netze mit ein bis drei hidden Layer verwendet.

Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?

In einem künstlichen neuronalen Netz wird diese Struktur vereinfacht. Es werden Schichten (engl. Layer) verwendet, in welche man die Neuronen einordnet. Wenn ein künstlich neuronales Netzwerk aus verschiedenen Schichten besteht, wird von einem Perzeptron-Netzwerk gesprochen.