Was ist ein CNN und warum unterscheidet es sich von traditionellen neuronalen Netzwerken?

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die Computern hilft, Bilder zu "sehen" und zu verstehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken, die Bilder als eine Liste von Zahlen verarbeiten, analysieren CNNs Bilder abschnittsweise und erkennen dabei Muster wie Kanten, Formen und Texturen. Dadurch sind sie wesentlich besser für die Verarbeitung von Bildern und Videos geeignet.

Wie CNNs vom menschlichen Auge inspiriert sind

CNNs arbeiten ähnlich wie das menschliche Gehirn Bilder verarbeitet. Wenn wir etwas betrachten, senden unsere Augen Informationen an das Gehirn, das zunächst einfache Formen wie Kanten und Farben erkennt. In tieferen Schichten unseres Gehirns werden diese Einzelteile dann zusammengesetzt, um Objekte, Gesichter oder ganze Szenen zu erkennen. CNNs folgen demselben Prinzip: Sie beginnen mit einfachen Merkmalen und bauen darauf auf, um komplexe Objekte zu identifizieren.

Wie unsere Augen sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren, verarbeiten auch CNNs Bilder in kleinen Abschnitten, was ihnen hilft, Muster unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Im Gegensatz zum Menschen benötigen CNNs jedoch tausende gelabelte Bilder, um zu lernen, während Menschen Objekte oft schon nach wenigen Beispielen erkennen können.

Überblick über die wichtigsten Komponenten: Convolution, Pooling, Aktivierung und vollverbundene Schichten

Ein CNN besteht aus mehreren Schichten, von denen jede eine spezifische Rolle bei der Bildverarbeitung übernimmt:

CNNs sind leistungsstark, weil sie automatisch Merkmale aus Bildern lernen können, anstatt dass Menschen jedes Detail programmieren müssen. Deshalb werden sie in selbstfahrenden Autos, Gesichtserkennung, medizinischer Bildgebung und vielen anderen realen Anwendungen eingesetzt.