Was ist ein Neuron?
Einzelner Neuron
Ein Neuron ist die grundlegende Einheit eines neuronalen Netzwerks und für die Informationsverarbeitung verantwortlich. Es empfängt Eingabedaten (beliebige Daten, die als numerische Werte codiert sind), verarbeitet diese und gibt das Ergebnis weiter. Jeder Eingabe wird ein Gewicht zugewiesen, das ihre Bedeutung bei der Berechnung des Neurons bestimmt.
Die Funktionsweise eines einzelnen Neurons lässt sich in vier Hauptschritte unterteilen:
- Empfangen von Eingaben: Das Neuron nimmt mehrere Eingaben entgegen, dargestellt als x1, x2, x3 usw.;
- Anwenden von Gewichten: Jede Eingabe wird mit einem entsprechenden Gewicht (w1, w2, w3 usw.) multipliziert, das ihre Bedeutung bestimmt. Diese Gewichte werden zunächst zufällig gesetzt und später während des Trainings durch einen Prozess namens Backpropagation angepasst, der in einem späteren Kapitel erläutert wird;
- Summation: Das Neuron berechnet die gewichtete Summe seiner Eingaben — w1×x1+w2×x2+...;
- Aktivierungsfunktion: Das Ergebnis wird durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die es in die Ausgabe des Neurons umwandelt. Die spezifische Aktivierungsfunktion hängt von der Aufgabe ab, die das neuronale Netzwerk lösen soll.
Alle Werte (Eingaben, Gewichte und Ausgaben) sind Gleitkommazahlen, üblicherweise im Bereich von -1 bis 1. Falls die Originaldaten nicht in diesem Format vorliegen, müssen sie vorverarbeitet werden.
Neuron als Teil eines neuronalen Netzwerks
Die Ausgabe des Neurons dient als Eingabe für die nächste Schicht von Neuronen. Dieser Prozess setzt sich über mehrere Schichten fort, bis das Netzwerk ein Endergebnis liefert.
Während des Lernprozesses werden die Gewichte des Neurons so angepasst, dass der Fehler minimiert wird zwischen den von dem neuronalen Netzwerk vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten.
Wenn das Netzwerk einen Fehler macht, aktualisiert es die Gewichte, um zukünftige Vorhersagen zu verbessern.
Durch die kontinuierliche Verfeinerung dieser Verbindungen lernt das neuronale Netzwerk Muster in den Daten und verbessert seine Genauigkeit bei der Lösung von Aufgaben.
1. Was ist eine Aktivierungsfunktion?
2. Was zeigen die Gewichte eines Neurons an?
3. Was ist der Backpropagation-Algorithmus?
Danke für Ihr Feedback!
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Die Funktionsweise eines einzelnen Neurons lässt sich in vier Hauptschritte unterteilen:
- Empfangen von Eingaben: Das Neuron nimmt mehrere Eingaben entgegen, dargestellt als x1, x2, x3 usw.;
- Anwenden von Gewichten: Jede Eingabe wird mit einem entsprechenden Gewicht (w1, w2, w3 usw.) multipliziert, das ihre Bedeutung bestimmt. Diese Gewichte werden zunächst zufällig gesetzt und später während des Trainings durch einen Prozess namens Backpropagation angepasst, der in einem späteren Kapitel erläutert wird;
- Summation: Das Neuron berechnet die gewichtete Summe seiner Eingaben — w1×x1+w2×x2+...;
- Aktivierungsfunktion: Das Ergebnis wird durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die es in die Ausgabe des Neurons umwandelt. Die spezifische Aktivierungsfunktion hängt von der Aufgabe ab, die das neuronale Netzwerk lösen soll.
Alle Werte (Eingaben, Gewichte und Ausgaben) sind Gleitkommazahlen, üblicherweise im Bereich von -1 bis 1. Falls die Originaldaten nicht in diesem Format vorliegen, müssen sie vorverarbeitet werden.
Neuron als Teil eines neuronalen Netzwerks
Die Ausgabe des Neurons dient als Eingabe für die nächste Schicht von Neuronen. Dieser Prozess setzt sich über mehrere Schichten fort, bis das Netzwerk ein Endergebnis liefert.
Während des Lernprozesses werden die Gewichte des Neurons so angepasst, dass der Fehler minimiert wird zwischen den von dem neuronalen Netzwerk vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten.
Wenn das Netzwerk einen Fehler macht, aktualisiert es die Gewichte, um zukünftige Vorhersagen zu verbessern.
Durch die kontinuierliche Verfeinerung dieser Verbindungen lernt das neuronale Netzwerk Muster in den Daten und verbessert seine Genauigkeit bei der Lösung von Aufgaben.
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