Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lernen Was ist ein Neuron? | Konzept des Neuronalen Netzwerks
Einführung in Neuronale Netze

bookWas 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 in der Berechnung des Neurons bestimmt.

Die Funktionsweise eines Neurons lässt sich in 4 Schritte unterteilen:

  1. Empfangen von Eingaben: Ein Neuron nimmt mehrere Eingaben entgegen, dargestellt als x1x_1, x2x_2, x3x_3 usw.;
  2. Anwenden von Gewichten: Jede Eingabe wird mit einem entsprechenden Gewicht w1w_1, w2w_2, w3w_3 usw. multipliziert, das ihre Bedeutung definiert. Anfangs werden diese Gewichte zufällig gesetzt, später jedoch während des Trainings mithilfe einer Methode namens Backpropagation angepasst, auf die wir später noch eingehen werden;
  3. Summation: Die gewichteten Eingaben werden zusammenaddiert (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktivierungsfunktion: Diese Summe wird durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die sie in die Ausgabe des Neurons umwandelt. Die Wahl der Aktivierungsfunktion hängt von der Problemstellung ab, die das neuronale Netzwerk lösen soll.
Note
Hinweis

Alle Werte (Eingaben, Gewichte und Ausgaben) sind Gleitkommazahlen, die üblicherweise im Bereich von -1 bis 1 liegen. 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 zwischen den vom neuronalen Netzwerk vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten minimiert wird.

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?

question mark

Was ist eine Aktivierungsfunktion?

Select the correct answer

question mark

Was zeigen die Gewichte eines Neurons an?

Select the correct answer

question mark

Was ist der Backpropagation-Algorithmus?

Select the correct answer

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 5

Fragen Sie AI

expand

Fragen Sie AI

ChatGPT

Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookWas ist ein Neuron?

Swipe um das Menü anzuzeigen

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 in der Berechnung des Neurons bestimmt.

Die Funktionsweise eines Neurons lässt sich in 4 Schritte unterteilen:

  1. Empfangen von Eingaben: Ein Neuron nimmt mehrere Eingaben entgegen, dargestellt als x1x_1, x2x_2, x3x_3 usw.;
  2. Anwenden von Gewichten: Jede Eingabe wird mit einem entsprechenden Gewicht w1w_1, w2w_2, w3w_3 usw. multipliziert, das ihre Bedeutung definiert. Anfangs werden diese Gewichte zufällig gesetzt, später jedoch während des Trainings mithilfe einer Methode namens Backpropagation angepasst, auf die wir später noch eingehen werden;
  3. Summation: Die gewichteten Eingaben werden zusammenaddiert (w1×x1+w2×x2+...w_1 \times x_1 + w_2 \times x_2 + ...);
  4. Aktivierungsfunktion: Diese Summe wird durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die sie in die Ausgabe des Neurons umwandelt. Die Wahl der Aktivierungsfunktion hängt von der Problemstellung ab, die das neuronale Netzwerk lösen soll.
Note
Hinweis

Alle Werte (Eingaben, Gewichte und Ausgaben) sind Gleitkommazahlen, die üblicherweise im Bereich von -1 bis 1 liegen. 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 zwischen den vom neuronalen Netzwerk vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten minimiert wird.

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?

question mark

Was ist eine Aktivierungsfunktion?

Select the correct answer

question mark

Was zeigen die Gewichte eines Neurons an?

Select the correct answer

question mark

Was ist der Backpropagation-Algorithmus?

Select the correct answer

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 5
some-alt