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

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die Computern hilft, Bilder zu "sehen" und zu verstehen. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, die Bilder als Zahlenlisten 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 bei der Bildverarbeitung. Wenn wir etwas betrachten, senden unsere Augen Informationen an das Gehirn, das zunächst einfache Formen wie Kanten und Farben erkennt. In tieferen Schichten werden diese Elemente dann zusammengesetzt, um Objekte, Gesichter oder ganze Szenen zu erfassen. CNNs folgen demselben Prinzip: Sie beginnen mit einfachen Merkmalen und bauen darauf auf, um komplexe Objekte zu erkennen.

Wie unsere Augen sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren, verarbeiten auch CNNs Bilder in kleinen Abschnitten, was ihnen ermöglicht, Muster unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Im Gegensatz zum Menschen benötigen CNNs jedoch tausende gelabelte Bilder zum 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.