Es gibt zwei Haupttypen neuronaler Netze:
- Feedforward Neural Networks (FNN): Diese Netzwerke leiten Daten von Eingabeknoten über verborgene Schichten zu Ausgabeknoten ohne Zyklen oder Schleifen weiter. Sie werden für Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Regression verwendet.
- Recurrent Neural Networks (RNN): RNNs verfügen über Verbindungen, die Zyklen bilden, wodurch sie durch die Verarbeitung von Eingabesequenzen ein dynamisches zeitliches Verhalten zeigen können. Sie eignen sich für Aufgaben mit sequentiellen Daten, wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und Zeitreihenvorhersage.
Neuronale Netze können grob in zwei Typen eingeteilt werden:
- Feedforward Neural Networks (FNN): Diese Netzwerke verarbeiten Daten unidirektional und leiten Informationen von Eingabeknoten über verborgene Schichten an Ausgabeknoten weiter. FNNs werden häufig für Aufgaben wie Bilderkennung, Klassifizierung und Regression verwendet.
- Recurrent Neural Networks (RNN): RNNs sind für die Verarbeitung sequentieller Daten konzipiert, indem sie einen Zustand oder eine Erinnerung an frühere Eingaben beibehalten. Dadurch können sie Datensequenzen verarbeiten und eignen sich daher für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Handschrifterkennung und Spracherkennung.
Das Lernen in neuronalen Netzen umfasst typischerweise zwei Haupttypen:
- Überwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen lernt das Netzwerk aus gekennzeichneten Trainingsdaten, bei denen Eingaben mit entsprechenden Zielausgaben gepaart werden. Das Netzwerk passt seine Parameter durch iterative Optimierungsalgorithmen an, um den Unterschied zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren, sodass es neue, unsichtbare Daten verallgemeinern und Vorhersagen treffen kann.
- Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen wird das Netzwerk anhand unbeschrifteter Daten trainiert, wobei das Netzwerk ohne explizite Anleitung Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten identifiziert. Zu den üblichen Aufgaben gehören Clustering, Dimensionsreduktion und Anomalieerkennung, die dabei helfen, verborgene Erkenntnisse und Strukturen aus Daten aufzudecken.
Die zwei Hauptbestandteile neuronaler Netze sind:
- Neuronen (Knoten): Neuronen sind die grundlegenden Einheiten, die Informationen innerhalb eines neuronalen Netzwerks verarbeiten und übertragen. Jedes Neuron empfängt Eingangssignale, wendet Gewichtungen und Bias an und gibt ein Ergebnis an die nächste Schicht oder als endgültige Ausgabe aus.
- Verbindungen (Gewichte): Verbindungen zwischen Neuronen repräsentieren den Informationsfluss in einem neuronalen Netzwerk. Jeder Verbindung ist ein Gewicht zugeordnet, das die Stärke der Beziehung zwischen verbundenen Neuronen bestimmt. Durch die Anpassung dieser Gewichte während des Trainings kann das Netzwerk lernen und sich an verschiedene Aufgaben und Datenmuster anpassen.
Künstliche neuronale Netze (ANNs) umfassen verschiedene Architekturen, aber zwei Haupttypen sind:
- Feedforward Neural Networks (FNN): FNNs verarbeiten Daten unidirektional und leiten Informationen von Eingabeknoten über verborgene Schichten an Ausgabeknoten weiter. Sie sind effektiv für Aufgaben, die Mustererkennung, Klassifizierung und Regression erfordern.
- Recurrent Neural Networks (RNN): RNNs sind für die Verarbeitung sequentieller Daten konzipiert, indem sie über Rückkopplungsschleifen eine Erinnerung an frühere Eingaben aufrechterhalten. Dadurch können sie Zeitreihendaten, Sequenzen in natürlicher Sprache und andere sequentielle Datentypen effektiv verarbeiten.