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Neuronales Netz
Grundlagen
Vernetzte Schichten aus künstlichen Neuronen zur Mustererkennung.
Neuronale Netze bestehen aus gewichteten Verbindungen (Neuronen), die Eingaben verarbeiten und Signale weitergeben.
- Bausteine: Schichten (Input/Hidden/Output), Aktivierungsfunktionen, Gewichte/Bias.
- Lernen: Gradientenabstieg minimiert eine Verlustfunktion.
- Varianten: Feedforward, rekurrent, konvolutional, Transformer-basiert.
- Herausforderungen: Über-/Unteranpassung, Hyperparameterwahl, Generalisierung.