Ein neuronales Netzwerk ist ein Rechenmodell, das von der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Jedes Neuron verarbeitet Eingabedaten und wendet Gewichtungen an, um eine Ausgabe zu generieren, die an nachfolgende Schichten weitergeleitet wird. Neuronale Netze werden für Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Regression in Bereichen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verwendet.
CNN steht für Convolutional Neural Network, eine spezielle Art von neuronalem Netzwerk, das für die Verarbeitung und Analyse visueller Daten wie Bilder und Videos entwickelt wurde. CNNs verwenden Faltungsschichten, um automatisch hierarchische Darstellungen von Merkmalen aus Eingabedaten zu lernen. Aufgrund ihrer Fähigkeit, räumliche Hierarchien in Daten zu erfassen, werden sie häufig bei Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Gesichtserkennung eingesetzt.
Der Hauptunterschied zwischen CNN und einem allgemeinen neuronalen Netzwerk liegt in ihrer Architektur und Anwendung. Während sich neuronale Netze im Allgemeinen auf eine breite Klasse von Rechenmodellen beziehen, die von biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind, sind CNNs auf die Verarbeitung visueller Daten über Faltungsschichten spezialisiert. CNNs zeichnen sich durch Aufgaben aus, die räumliches Verständnis und Merkmalsextraktion aus Bildern und Videos erfordern und dabei gemeinsame Gewichtungen und hierarchisches Merkmalslernen nutzen.
Ein neuronales Netzwerk bezieht sich auf ein Rechenmodell, das aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen besteht, die Informationen über gewichtete Verbindungen verarbeiten und übertragen. Neuronale Netze sind von der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und in der Lage, aus Daten zu lernen, um Aufgaben wie Mustererkennung, Vorhersage und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen, einschließlich maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, auszuführen.
CNN (Convolutional Neural Network) wird so genannt, weil es Faltungsschichten als grundlegende Komponente seiner Architektur einbezieht. Faltungsschichten wenden Filter oder Kernel auf Eingabedaten an, um räumliche Hierarchien von Merkmalen zu extrahieren, was CNNs für Aufgaben mit visueller Datenanalyse äußerst effektiv macht. Dieses Design ermöglicht es CNNs, Muster in Bildern und Videos automatisch zu lernen und zu erkennen, wodurch sie sich von anderen Arten neuronaler Netze unterscheiden.
CNN, kurz für Convolutional Neural Network, bezieht sich auf eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die speziell für die Verarbeitung und Analyse visueller Daten wie Bilder und Videos entwickelt wurde. CNNs nutzen Faltungsschichten, um systematisch Filter auf Eingabedaten anzuwenden und räumliche Hierarchien von Merkmalen zu erfassen. Dies macht CNNs besonders effektiv für Aufgaben im Bereich Computer Vision, einschließlich Bildklassifizierung, Objekterkennung und Gesichtserkennung, bei denen es entscheidend ist, räumliche Beziehungen zu verstehen und aussagekräftige Merkmale zu extrahieren.