Das Ziel eines neuronalen Netzwerks besteht darin, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren, um Muster zu erkennen, aus Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabedaten zu treffen. Durch die Verarbeitung großer Mengen komplexer Informationen können neuronale Netze Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen ausführen.
Das grundlegende Ziel eines neuronalen Netzwerks besteht darin, aus Daten zu lernen und sein Lernen zu verallgemeinern, um genaue Vorhersagen oder Entscheidungen über neue, unsichtbare Daten zu treffen. Dies wird durch die Anpassung der Gewichte und Bias miteinander verbundener Neuronen basierend auf Input-Output-Paaren während des Trainings erreicht.
Das Ziel eines tiefen neuronalen Netzwerks (DNN) besteht darin, komplexe Muster und Darstellungen in Daten durch die Nutzung mehrerer Neuronenschichten zu lernen. DNNs sind in der Lage, hierarchische Merkmale aus Rohdaten zu lernen, wodurch sie im Vergleich zu flachen neuronalen Netzen komplexere Aufgaben lösen können.
Das Hauptziel des Trainings eines neuronalen Netzwerks besteht darin, seinen Vorhersagefehler oder seine Verlustfunktion zu minimieren, indem seine Parameter (Gewichte und Verzerrungen) durch iterative Optimierungsalgorithmen wie Backpropagation angepasst werden. Dieser Prozess verbessert die Fähigkeit des Netzwerks, Eingabedaten genau auf Ausgabevorhersagen abzubilden.
Ein wesentlicher Vorteil neuronaler Netze ist ihre Fähigkeit, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu lernen und sich an diese anzupassen, ohne auf explizite Programmierregeln angewiesen zu sein. Aufgrund dieser Flexibilität eignen sie sich für ein breites Anwendungsspektrum, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zu autonomem Fahren und Finanzprognosen.