Aigenz – KI-Neuralnetzwerk-WordPress-Theme

Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist ein Computermodell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. In unserem Gehirn sind Milliarden von Neuronen miteinander verbunden und übertragen Signale, um Informationen zu verarbeiten. Ebenso besteht ein KNN aus miteinander verbundenen Knoten (künstliche Neuronen genannt), die Eingaben empfangen, verarbeiten und an die nächste Schicht weiterleiten können. Neuronale Netzwerke bilden den Kern von maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL). Sie ermöglichen es Computern, Muster zu erlernen, Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, genau wie Menschen. Vorwärtsausbreitung → Daten fließen durch verborgene Schichten von der Eingabe zur Ausgabe. Verlustberechnung → Die Differenz (der Fehler) zwischen der vorhergesagten und der tatsächlichen Ausgabe wird berechnet. Rückwärtsausbreitung → Das Netzwerk passt seine Gewichte und Bias an, um den Fehler zu reduzieren. Trainingsschleife → Schritte werden tausende (oder millionenfach) Mal wiederholt, bis das Netzwerk genau gelernt hat.

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