Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ein rechnergestütztes Modell, das aus vielen miteinander verbundenen Neuronen (Knoten) besteht und vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Grundstruktur: Eingabeschicht (Daten aufnehmen) → Verborgene Schichten (Merkmale verarbeiten) → Ausgabeschicht (Ergebnis liefern).

Arten: Feedforward-Netzwerke (einfache Klassifikation), Convolutional Neural Networks (CNNs, Bildverarbeitung), Recurrent Neural Networks (RNNs, Sequenzdaten), Generative Adversarial Networks (GANs, Inhaltsgenerierung), Transformer-Netzwerke (parallele Verarbeitung, NLP).

Training: Forward Propagation → Fehlerberechnung → Backpropagation → Gewichtsanpassung. Neuronale Netzwerke sind das Rückgrat des Deep Learnings und ermöglichen Sprachverarbeitung, Bilderkennung, autonomes Fahren und viele weitere KI-Anwendungen.