Künstliche neuronale Netze sind Modelle des maschinellen Lernens, die grob der Funktionsweise der Neuronen des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie bestehen aus in Software realisierten Schichten von Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Die einzelnen Verbindungen zwischen den Neuronen haben eine Gewichtung, die aussagt, was richtig und hilfreich auf dem Weg zur Lösung ist und was nicht. Während des Trainingsprozesses mit großen Datenmengen werden die künstlichen Neuronen angepasst, so dass die Ergebnisse immer besser werden. Bei einer sehr hohen Anzahl von Schichten, auch Deep Learning genannt, können auch sehr komplexe Muster abgebildet und erkannt werden.
Verweise
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