Neuronale Netze - Ein Living Textbook

Was ist ein künstliches neuronales Netz?

Künstliche neuronale Netze sind komplexe mathematische Strukturen, deren einzelne Bausteine aber gar nicht so schwer zu verstehen sind. In diesen Living Textbook werden wir Dir die Funktionsweise, die Nutzung, das Training und die Fähigkeiten von neuronalen Netzen (wir lassen das künstlich ab jetzt weg) erklären. Dabei versuchen wir Dir die Wahl zu lassen, mit wie viel Mathematik und/oder Informatik Du Dich dabei beschäftigen willst.

Inspiriert wurden neuronale Netze durch die Art und Weise, wie biologische Nervenzellen, die Neuronen, miteinander kommunizieren und verbunden sind. Etwas vereinfacht gesagt, erhält ein Neuron elektrische Signale von anderen Neuronen, verarbeitet sie und gibt dann ein elektrisches Signal an wieder andere Neuronen weiter. Damit entspricht es einem sehr einfachen informatischen System, das nach dem EVA-Prinzip (Eingabe - Verarbeitung - Ausgabe) funktioniert.

Daher nennt man die Signale, die das Neuron erhält auch Eingangssignale und das Signal, das es produziert Ausgangssignal.

Der wahrscheinlich Erste, der versuchte, die Funktionsweise der biologischen Neuronen zu beschreiben war der Psychologe Donald O. Hebb. Er veröffentlichte 1949 in seine Buch "The Organization of Behavior" eine Theorie, wie Neuronen lernen und formulierte sie mathematisch. Diese Formulierung war jedoch sehr ungenau. Dennoch gilt sie, unter dem Namen Hebbsche Lernregel, als Ausgangspunkt der neuronalen Netze. Inzwischen haben sich die Konzepte aber weiterentwickelt und die Originalregel hilft nicht unbedingt dabei moderne neuronale Netze zu verstehen. Daher werden wir direkt die moderne Beschreibung von Neuronen verwenden und uns nur wenig auf das biologische Neuron beziehen.

Die nächsten Schritte

• Die erste Frage, die man zum Verständnis von neuronalen Netzen beantworten sollte, lautet: Was ist ein Neuron?.

• Alternativ kannst Du Dich erst mal mit der Der Grundidee des maschinellen Lernens beschäftigen.

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