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July 5, 2024, 10:53 am
Binäre Klassifikation bedeutet vorherzusagen, ob eine Eingabe einer von zwei Klassen angehört. Im folgenden Beispiel wählen wir die beiden Klassen 0 und 1. Weitere Beispiele wären die Diagnose von Hautkrebs anhand von Bildern, die Bestimmung, ob es sich bei einer E-Mail um Spam handelt, oder die Erkennung von Zahlungsbetrug. Die vier grundlegenden Bestandteile eines Perzeptrons sind Eingaben, Gewichte, Schwellenwert und eine Aktivierungsfunktion. Abb. 1: Ein Perzeptron mit seinen vier Grundbestandteilen: Eingabe (Inputs), Schwellenwert, Gewichte (Weights), Aktivierungs- oder Schrittfunktion (Activation function) In Grafik 1 sehen Sie, wie ein Perzeptron mathematisch funktioniert. Vorteile neuronale netze von. Die Eingabe wird mit den Gewichten multipliziert und dann aufaddiert, bis wir einen einzigen Wert erhalten. Theoretisch haben wir jetzt einen Algorithmus, der eine Regression durchführt. Da wir ihn jedoch für Klassifikationsaufgaben einsetzen wollen, verwenden wir eine sogenannte Aktivierungs- oder Schrittfunktion.
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In der Neuroinformatik wird versucht, neuronale Netze computergestützt durch künstliche neuronale Netze zu simulieren bzw. die Eigenschaften neuronaler Netze für Software-Anwendungen nutzbar zu machen. Eine konzeptionelle Abstraktion neuronaler Netze findet ebenfalls in der theoretischen Biologie statt. Insbesondere werden in der Computational Neuroscience Modellneuronen, die unterschiedliche Abstraktionsgrade von den biologischen Gegebenheiten aufweisen, mithilfe von simulierten Synapsen zu Netzwerken verbunden, um ihre Dynamik und Fähigkeit zur Informationsverarbeitung zu untersuchen. Dies geschieht bei mathematisch einfachen Modellen durch mathematische Analyse, meistens jedoch ebenfalls durch Computersimulationen. Vorteile neuronale nette hausse. In den achtziger und neunziger Jahren des vorigen Jahrhunderts sind auch Physiker in dieses Gebiet eingestiegen und haben damals wesentlich zum Verständnis beigetragen. Zurzeit werden neuronale Netze für die Analyse in der Hochenergiephysik, z. B. in der Top-Physik, eingesetzt.

Pernkopfs Team suchte daher nach Möglichkeiten, die Komplexität von künstlichen neuronalen Netzwerken zu reduzieren, ohne die Erkennungsraten zu beeinträchtigen. Ein neuronales Netz besteht aus einer Handvoll Komponenten, und es gibt sehr viele Möglichkeiten, diese miteinander zu verschalten. "Wir versuchten, automatische Methoden zu entwickeln, um das effizienteste Netz zu finden", erklärt der Experte für intelligente Systeme. Mit kleineren Zahlen rechnen Ein weiterer Ansatzpunkt ist die Ebene der Computerhardware. Heutige PCs nutzen für Additionen und Multiplikationen 32 oder 64 Bit. Mit 32 Bit lassen sich über vier Milliarden Zahlen darstellen. Das Problem: Der Computer behandelt jede Zahl, als wäre sie in der Größenordnung von vier Milliarden. Neuronale Netze machen Sensoren sensationell effizienter und robuster - ingenieur.de. So große Zahlen sind für viele Anwendungen überhaupt nicht nötig. "Wir haben herausgefunden, dass wir diese Bitbreiten reduzieren können, ohne an Performance zu verlieren", berichtet Pernkopf von den aktuellen Ergebnissen. "Wer mit 8 Bit statt mit 32 Bit rechnet, hat sofort nur noch ein Viertel der Rechenoperationen. "

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