Was sind neuronale Netze und Faltungen und wie funktionieren sie?

Im Bereich der modernen Informatik hat der Begriff „Neuronales Netzwerk“ in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit erregt. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, zu verstehen, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, ist dies der perfekte Ort, um mit der Erweiterung Ihres Wissens zu beginnen.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Neuronale Netze sind im Grunde Computersysteme, die das menschliche Gehirn nachahmen sollen. Ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu lernen, zu verstehen und zu interpretieren, macht sie zu einem Schlüsselaspekt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML).

Diese Netzwerke bestehen, wie die neuronalen Netzwerke in unserem Gehirn, aus vielen miteinander verbundenen Verarbeitungselementen oder „Knoten“. Dieses Layout erleichtert die Mustererkennung und hilft dem KI-System, seinen Betrieb im Laufe der Zeit zu verbessern. Ein typisches neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Kernkomponenten:

1. Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist der erste Kontaktpunkt mit den in das Netzwerk eingespeisten Daten. Es übermittelt Rohinformationen zur weiteren Verarbeitung.
2. Versteckte Ebene: Nach der Eingabeebene werden die Daten in die verborgene Ebene verschoben. Diese Schichten sind für die äußere Betrachtung unsichtbar und für die Verarbeitung von entscheidender Bedeutung.
3. Ausgabeschicht: Die verarbeiteten Informationen erreichen schließlich die Ausgabeschicht und liefern das Endergebnis oder die Vorhersage.

Jede Schicht besteht aus vielen Knoten oder „Neuronen“, die durch „Verbindungen“ verbunden sind. Jede Verbindung hat eine Gewichtung, die ihre Bedeutung für die Informationsverarbeitungsaufgabe angibt.

Wofür werden neuronale Netze verwendet?

Mit ihrer außergewöhnlichen Fähigkeit, aus Daten zu lernen und Ergebnisse vorherzusagen, sind neuronale Netze zum Eckpfeiler vieler moderner Technologien geworden. Ihre Vielseitigkeit und Mustererkennungsfähigkeiten ebnen den Weg für ihre Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen.

Eine der bekanntesten Anwendungen neuronaler Netze ist das maschinelle Sehen, insbesondere die Bilderkennung. Mit Convolutional Neural Networks (CNN) können Systeme darauf trainiert werden, Bilder zu erkennen und zu klassifizieren, beispielsweise Gesichter auf Fotos zu identifizieren oder Objekte in einer Szene zu identifizieren. Diese Technologie ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, von der automatischen Fotokennzeichnung in sozialen Medien bis hin zur Krankheitsdiagnose in der medizinischen Bildgebung.

Neuronale Netze spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Ob es sich um einen virtuellen Assistenten handelt, der Sprachbefehle versteht, um einen Chatbot, der auf Kundenanfragen antwortet, oder um Software, die Texte von einer Sprache in eine andere übersetzt – all diese Fortschritte werden durch neuronale Netze ermöglicht.

Wie trainiert man ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk zu trainieren bedeutet im Wesentlichen, ihm beizubringen, genaue Vorhersagen zu treffen. Dazu gehört es, ihm Daten zuzuführen, Vorhersagen treffen zu lassen und dann die Parameter des Netzwerks anzupassen, um diese Vorhersagen zu verbessern.

Das Ziel besteht darin, den Unterschied zwischen der Vorhersage des Netzwerks und der tatsächlichen Ausgabe zu minimieren, ein Begriff, der als „Verlust“ oder „Fehler“ bezeichnet wird. Je kleiner dieser Unterschied ist, desto besser ist die Leistung des neuronalen Netzwerks.

Schritt 1: Gewichte und Bias initialisieren

Ein neuronales Netzwerk besteht aus Neuronen, die durch Gewichte miteinander verbunden sind und jeweils einen Bias aufweisen. Diese Gewichtungen und Verzerrungen sind Parameter, die das Netzwerk während des Trainings lernt. Zunächst werden sie auf zufällige Werte eingestellt.

Schritt 2: Feed Forward

Stellen Sie Eingabedaten für das Netzwerk bereit. Diese Daten werden in einem als „Feedforward“ bezeichneten Prozess durch das Netzwerk von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht übertragen. Jedes Neuron wendet eine gewichtete Summe aus Eingabe und Bias an, gefolgt von einer Aktivierungsfunktion, bevor es das Ergebnis an die nächste Schicht weitergibt.

Schritt 3: Verlust berechnen

Nach dem Feedforward-Prozess erzeugt das Netzwerk einen Output. Berechnen Sie den Verlust, der die Differenz zwischen dieser Ausgabe und dem tatsächlichen Wert darstellt. Dieser Verlust wird mithilfe einer Verlustfunktion berechnet, die von der Art des Problems abhängt, das Sie lösen möchten (z. B. Regression, Klassifizierung).

Schritt 4: Backpropagation

Backpropagation ist der Ort, an dem die Magie geschieht. Bei diesem Prozess werden Gewichtungen und Verzerrungen angepasst, um Verluste zu minimieren. Ausgehend von der Ausgabeschicht werden Fehler zurück zur vorherigen Schicht propagiert. Berechnen Sie den Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf jeden Parameter (Gewichte und Verzerrungen), der angibt, wie stark sich eine Änderung dieses Parameters auf den Verlust auswirkt.

Schritt 5: Gewichtungen und Bias aktualisieren

Dann werden die Gewichte und Bias in die entgegengesetzte Richtung zum berechneten Gradienten aktualisiert. Dies erfolgt mithilfe eines Optimierungsalgorithmus, am häufigsten dem Gradientenabstieg. Die Größe der bei der Aktualisierung durchgeführten Schritte wird durch die „Lernrate“ (einen von Ihnen festgelegten Hyperparameter) bestimmt.

Schritt 6: Wiederholen Sie den Vorgang

Wiederholen Sie die Schritte 2–5 für eine bestimmte Anzahl von Iterationen oder bis der Verlust unter dem gewünschten Schwellenwert liegt. Die Häufigkeit, mit der der gesamte Datensatz zum Aktualisieren der Gewichte verwendet wird, wird als „Epoche“ bezeichnet. Die Ausbildung umfasst in der Regel mehrere Unterrichtseinheiten.

Was ist ein Faltungs-Neuronales Netzwerk?

Convolutional Neural Network (CNN) ist ein spezielles neuronales Netzwerkmodell, das für die Verarbeitung gitterartiger Daten wie Bilder entwickelt wurde. Diese Netzwerke sind Variationen des traditionellen Multilayer-Perceptron-Modells (MLP) und basieren im Wesentlichen auf biologischen Prozessen im menschlichen Gehirn.

Biologischer visueller Kortex

CNN ist von der Organisation und Funktion des visuellen Kortex im menschlichen Gehirn inspiriert. Der visuelle Kortex verfügt über kleine Zellbereiche, die auf bestimmte Bereiche des Gesichtsfelds empfindlich reagieren. Dieses Konzept spiegelt sich in CNNs wider, indem Filter angewendet werden, die in den Eingabedaten gefaltet werden.

Faltungsschicht

Die Kernkomponente von CNN ist die Faltungsschicht, die automatisch und adaptiv die räumliche Hierarchie von Merkmalen lernt. In einer Faltungsschicht werden mehrere Filter über das Bild bewegt und führen eine Faltungsoperation, in diesem Fall ein Skalarprodukt, zwischen den Filtern und den Gewichten des Eingabebildes durch. Das Ergebnis dieser Operation bildet eine Feature-Map oder ein Faltungsfeature.

Pooling-Schicht

Eine Pooling-Schicht wird normalerweise nach einer Faltungsschicht hinzugefügt, um die räumliche Größe zu reduzieren, was dazu beiträgt, die Parameteranzahl und die Rechenkomplexität zu reduzieren. Darüber hinaus trägt es dazu bei, dass das Netzwerk gegenüber der Skalierung und Ausrichtung des Bildes invarianter wird, wodurch leistungsfähigere Funktionen extrahiert werden.

Vorhersagen treffen

Am Ende des Netzwerks wird eine vollständig verbundene Schicht verwendet, ähnlich dem MLP-Modell. Diese Ebenen nehmen erweiterte gefilterte Bilder auf und wandeln sie in endgültige Ausgabeklassen oder Vorhersagen um.

CNN hat eine wichtige Rolle im Bereich der Bilderkennung gespielt. Sie werden häufig in den folgenden Anwendungen verwendet:

1. Bild- und Videoerkennung: CNNs können verwendet werden, um Objekte, Personen und sogar Emotionen in Bildern und Videos zu erkennen.
2. Medizinische Bildanalyse: Im medizinischen Bereich wird CNN verwendet, um Bilder zu analysieren und bei der Diagnose von Krankheiten zu helfen.
3. Selbstfahrende Autos: CNN wird in selbstfahrenden Autos verwendet, um Objekte und Zeichen auf der Straße zu erkennen und dem Fahrzeug dabei zu helfen, seine Umgebung zu verstehen und Entscheidungen zu treffen.
4. Gesichtserkennungssystem: CNN wird häufig in Gesichtserkennungs-Sicherheitssystemen verwendet.

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