Neuronale Netze
Auch bekannt als: Neural Networks, künstliche neuronale Netze
Verbundene Recheneinheiten, deren Parameter im Training angepasst werden, um Muster zu erkennen oder Ausgaben zu erzeugen.
Neuronale Netze sind eine Modellstruktur des maschinellen Lernens. Sie bestehen aus verbundenen Recheneinheiten, die Informationen über mehrere Verarbeitungsschritte weitergeben. Im Training werden ihre Parameter so angepasst, dass sie bestimmte Muster oder Zusammenhänge besser abbilden.
Viele heutige Sprach- und Bildmodelle beruhen auf neuronalen Netzen. Der Name ist durch biologische Nervensysteme angeregt. Die Rechenmodelle sind aber keine Nachbildung eines menschlichen Gehirns. Ihre Fähigkeiten hängen von Aufbau, Training und Einsatzbedingungen ab.
Beispiel aus der Praxis
Eine Bildsuche findet in deinem Archiv Fotos mit Fahrrädern, obwohl diese nicht entsprechend beschriftet sind. Ein trainiertes neuronales Netz kann dafür visuelle Merkmale auswerten. Dass es vertraute Motive erkennt, bedeutet allerdings nicht, dass es jedes ungewöhnliche Fahrrad zuverlässig zuordnet.
Verwandte Begriffe
