Mehrschichtiges neuronales Netzwerk

Definition - Was bedeutet ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk?

Ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk enthält mehr als eine Schicht künstlicher Neuronen oder Knoten. Sie unterscheiden sich stark im Design. Es ist wichtig anzumerken, dass einschichtige neuronale Netze zu Beginn der Entwicklung der KI nützlich waren, die überwiegende Mehrheit der heute verwendeten Netze jedoch ein mehrschichtiges Modell aufweist.

Technische.me erklärt das mehrschichtige neuronale Netzwerk

Mehrschichtige neuronale Netze können auf zahlreiche Arten aufgebaut werden. Typischerweise haben sie mindestens eine Eingabeebene, die gewichtete Eingaben an eine Reihe versteckter Ebenen sendet, und eine Ausgabeebene am Ende. Diese komplexeren Setups sind auch mit nichtlinearen Builds verbunden, bei denen Sigmoide und andere Funktionen verwendet werden, um das Brennen oder Aktivieren künstlicher Neuronen zu steuern. Während einige dieser Systeme physisch mit physischen Materialien aufgebaut sein können, werden die meisten mit Softwarefunktionen erstellt, die die neuronale Aktivität modellieren.

Faltungsneuronale Netze (CNNs), die für die Bildverarbeitung und Computer Vision so nützlich sind, sowie wiederkehrende neuronale Netze, tiefe Netze und tiefe Glaubenssysteme sind Beispiele für mehrschichtige neuronale Netze. CNNs können beispielsweise Dutzende von Ebenen aufweisen, die nacheinander an einem Bild arbeiten. All dies ist von zentraler Bedeutung für das Verständnis der Funktionsweise moderner neuronaler Netze.