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Ein neuronales Netzwerk ist ein Modell aus der künstlichen Intelligenz, das inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns aufgebaut ist. Es wird verwendet, um Muster zu erkennen, Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Ein neuronales Netzwerk besteht aus Schichten, die aus vielen “Neuronen” bestehen:

Eingabeschicht

Nimmt die Daten auf, z. B. ein Bild, Zahlen oder Text

Verborgene Schicht(en)

Verarbeiten die Daten durch mathematische Berechnungen

Ausgabeschicht

Gibt das Ergebnis aus, z. B. eine Kategorie oder eine Vorhersage
  • Jedes Neuron ist mit anderen verbunden und sendet Signale weiter, ähnlich wie Neuronen im Gehirn.
  • Neurale Netzwerke können trainiert werden um die Fehlerquote zu minimieren. Dies geschieht durch Anpassung der Mathematischen Berechnungen in den Verborgenen Schichten.

Funktionsweise

Lernen

Analyse

Backpropagation