Was ist ein tiefes neuronales Netz?
Ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) ist eine Art von maschinellem Lernmodell, das nachahmt, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen, die vordefinierten Regeln folgen, können DNNs Muster aus Daten lernen und Vorhersagen auf der Grundlage früherer Erfahrungen machen - genau wie wir.
DNNs sind die Grundlage für Deep Learning und ermöglichen Anwendungen wie KI-Agenten, Bilderkennung, Sprachassistenten und KI-Chatbots.
Was ist die Architektur neuronaler Netze?
Das "deep" in DNN bezieht sich auf mehrere versteckte Schichten, die es dem Netzwerk ermöglichen, komplexe Muster zu erkennen.
Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von Knoten, die Eingaben von anderen Schichten erhalten und eine Ausgabe erzeugen, bis ein Endergebnis erreicht ist.
Ein neuronales Netz besteht aus Schichten von Knoten (Neuronen). Jeder Knoten nimmt eine Eingabe auf, verarbeitet sie und leitet sie an die nächste Schicht weiter.
- Eingabeschicht: Die erste Schicht, die Rohdaten (z. B. Bilder, Text) aufnimmt.
- Verdeckte Schichten: Schichten zwischen Eingabe und Ausgabe, die Daten transformieren und Muster erkennen.
- Ausgabeschicht: Erzeugt die endgültige Vorhersage.
Neuronale Netze können eine beliebige Anzahl versteckter Schichten aufweisen: Je mehr Schichten von Knoten im Netz vorhanden sind, desto höher ist die Komplexität. Herkömmliche neuronale Netze bestehen in der Regel aus 2 oder 3 versteckten Schichten, während Deep-Learning-Netze bis zu 150 versteckte Schichten haben können.
Neuronale Netze vs. Tiefe neuronale Netze
Kurz gesagt: Ein neuronales Netz, das über die Eingabedaten hinausgeht und aus früheren Erfahrungen lernen kann, wird zu einem tiefen neuronalen Netz.
Ein neuronales Netz folgt programmierten Regeln, um auf der Grundlage von Eingabedaten Entscheidungen zu treffen. Bei einer Schachpartie kann ein neuronales Netz beispielsweise Züge vorschlagen, die auf voreingestellten Taktiken und Strategien basieren, aber es ist auf das beschränkt, was der Programmierer vorgegeben hat.
Aber ein tiefes neuronales Netz geht noch weiter, indem es aus Erfahrung lernt. Anstatt sich ausschließlich auf vorgegebene Regeln zu verlassen, kann ein DNN seine Entscheidungen auf der Grundlage von Mustern, die es in großen Datensätzen erkennt, anpassen.
Beispiel
Stellen Sie sich vor, Sie schreiben ein Programm zur Erkennung von Hunden auf Fotos. Ein herkömmliches neuronales Netz würde explizite Regeln benötigen, um Merkmale wie Fell oder Schwänze zu erkennen. Ein DNN hingegen würde aus Tausenden von markierten Bildern lernen und seine Genauigkeit mit der Zeit verbessern - und selbst schwierige Fälle ohne zusätzliche Programmierung bewältigen.
Wie funktioniert ein tiefes neuronales Netz?
Zunächst erhält jedes Neuron in der Eingabeschicht ein Stück Rohdaten, z. B. Pixel aus einem Bild oder Wörter aus einem Satz, und weist dieser Eingabe ein Gewicht zu, das angibt, wie relevant sie für die Aufgabe ist.
Eine niedrige Gewichtung (weniger als 0,5) bedeutet, dass die Information mit geringerer Wahrscheinlichkeit relevant ist. Diese gewichteten Eingaben werden durch versteckte Schichten geleitet, wo die Neuronen die Informationen weiter anpassen. Dies setzt sich über mehrere Schichten fort, bis die Ausgabeschicht eine endgültige Vorhersage liefert.
Woher weiß ein tiefes neuronales Netz, ob es richtig ist?
Ein tiefes neuronales Netzwerk erkennt, ob es richtig liegt, indem es seine Vorhersagen während des Trainings mit markierten Daten vergleicht. Für jede Eingabe prüft das Netzwerk, ob seine Vorhersage mit dem tatsächlichen Ergebnis übereinstimmt. Wenn es falsch liegt, berechnet das Netzwerk den Fehler mithilfe einer Verlustfunktion, die misst, wie weit die Vorhersage daneben lag.
Das Netz verwendet dann Backpropagation, um die Gewichte der Neuronen anzupassen, die zum Fehler beigetragen haben. Dieser Prozess wird bei jeder Iteration wiederholt.
Welche verschiedenen Arten von neuronalen Netzen gibt es?
Wie verbessert sich ein tiefes neuronales Netz im Laufe der Zeit?
Ein tiefes neuronales Netz verbessert sich mit der Zeit, indem es aus seinen Fehlern lernt. Wenn es eine Vorhersage trifft - z. B. ein Kundenproblem erkennt oder ein Produkt empfiehlt - prüft es, ob es richtig lag. War dies nicht der Fall, passt sich das System an, um sich beim nächsten Mal zu verbessern.
Beim Kundensupport könnte ein DNN beispielsweise vorhersagen, wie ein Ticket zu lösen ist. Wenn die Vorhersage falsch war, lernt es aus diesem Fehler und kann ähnliche Anfragen in Zukunft besser lösen. Im Vertrieb könnte ein DNN lernen, welche Leads sich am besten konvertieren lassen, indem es vergangene Geschäfte analysiert und seine Empfehlungen mit der Zeit verbessert.
Mit jeder Interaktion wird das DNN also genauer und zuverlässiger.
Andere Logik als ein menschlicher Verstand
Doch Deep-Learning-Modelle funktionieren oft wie eine Blackbox, d. h. Menschen können nicht immer sehen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen kommen. Ein Netzwerk könnte zum Beispiel einen Hund erkennen, aber es ist unklar, ob es sich auf das Fell, die Ohren oder etwas anderes konzentriert hat.
Forscher haben versucht zu visualisieren, wie Netzwerke Bilder verarbeiten, aber bei komplexeren Aufgaben - wie Sprache oder Finanzprognosen - bleibt die Logik verborgen. Auch wenn sich diese Algorithmen neu anfühlen, wurden viele bereits vor Jahrzehnten entwickelt. Fortschritte bei den Daten und der Rechenleistung machen sie heute erst praktikabel.
Warum werden tiefe neuronale Netze immer beliebter?
1. Verbesserungen der Verarbeitungsleistung
Einer der Hauptgründe für den Anstieg der DNNs ist die schnellere und billigere Rechenleistung. Die Rechenleistung hat den entscheidenden Unterschied bei der Erreichung einer schnellen Konvergenz gemacht.
2. Zunehmende Verfügbarkeit von Datensätzen
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verfügbarkeit großer Datensätze, die tiefe neuronale Netze benötigen, um effektiv zu lernen. Da Unternehmen immer mehr Daten generieren, können DNNs komplexe Muster aufdecken, mit denen herkömmliche Modelle nicht umgehen können.
3. Verbesserungen bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten
Ihre Fähigkeit, unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Audio zu verarbeiten, hat auch neue Anwendungen in Bereichen wie Chatbots, Empfehlungssysteme und prädiktive Analysen eröffnet.
Können neuronale Netze mit unstrukturierten Daten arbeiten?
Ja, neuronale Netze können mit unstrukturierten Daten arbeiten, und das ist eine ihrer größten Stärken.
Künstliche neuronale Netze, die mit unstrukturierten Daten arbeiten, werden als unüberwachtes Lernen bezeichnet. Dies ist der heilige Gral des maschinellen Lernens und entspricht eher der Art und Weise, wie Menschen lernen.
Herkömmliche Algorithmen des maschinellen Lernens haben Schwierigkeiten bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten, da sie eine manuelle Auswahl und Extraktion relevanter Merkmale erfordern. Im Gegensatz dazu können neuronale Netze ohne umfangreiche manuelle Eingriffe automatisch Muster in Rohdaten lernen.
Wie lernen tiefe neuronale Netze durch Training?
Ein tiefes neuronales Netz lernt, indem es Vorhersagen trifft und diese mit den richtigen Ergebnissen vergleicht. Bei der Verarbeitung von Fotos sagt es zum Beispiel voraus, ob ein Bild einen Hund enthält, und verfolgt, wie oft es die richtige Antwort erhält.
Das Netz berechnet seine Genauigkeit, indem es den Prozentsatz der richtigen Vorhersagen prüft, und nutzt dieses Feedback zur Verbesserung. Es passt die Gewichte seiner Neuronen an und führt den Prozess erneut durch. Verbessert sich die Genauigkeit, werden die neuen Gewichte beibehalten, andernfalls werden andere Anpassungen vorgenommen.
Dieser Zyklus wird über viele Iterationen wiederholt, bis das Netz durchgängig Muster erkennen und genaue Vorhersagen machen kann. Sobald dieser Punkt erreicht ist, gilt das Netz als konvergiert und erfolgreich trainiert.
Zeitersparnis bei der Codierung und bessere Ergebnisse
Das neuronale Netz heißt so, weil es eine Ähnlichkeit zwischen diesem Programmieransatz und der Arbeitsweise des Gehirns gibt.
Genau wie das Gehirn verwenden die Algorithmen des neuronalen Netzes ein Netz von Neuronen oder Knoten. Und wie das Gehirn sind diese Neuronen diskrete Funktionen (oder kleine Maschinen, wenn Sie so wollen), die Eingaben entgegennehmen und Ausgaben erzeugen. Diese Knoten sind in Schichten angeordnet, wobei die Ausgaben der Neuronen in einer Schicht zu Eingaben für die Neuronen in der nächsten Schicht werden, bis die Neuronen in der äußeren Schicht des Netzes das Endergebnis erzeugen.
Es gibt also Schichten von Neuronen, wobei jedes einzelne Neuron sehr begrenzte Eingaben erhält und sehr begrenzte Ausgaben erzeugt, genau wie im Gehirn. Die erste Schicht (oder Eingabeschicht) der Neuronen nimmt die Eingaben auf und die letzte Schicht der Neuronen (oder Ausgabeschicht) im Netzwerk gibt das Ergebnis aus.
Ist es richtig, diese Art von Algorithmus als "neuronales Netz" zu bezeichnen?
Das menschliche Gehirn ist natürlich viel komplexer und leistungsfähiger als ein neuronales Netz. Die Bezeichnung des Algorithmus als "tiefes neuronales Netz" war ein Markencoup, aber sie könnte unrealistische Erwartungen an das wecken, was mit diesen Techniken erreicht werden kann. Abgesehen davon gibt es Leute, die versuchen, das Gehirn mit Hilfe eines sehr komplexen neuronalen Netzes umzugestalten, in der Hoffnung, dass sie auf diese Weise in der Lage sein werden, allgemeine, menschenähnliche Intelligenz in der Bot-Entwicklung zu replizieren. Wie können uns also ein neuronales Netz und Techniken des maschinellen Lernens bei unserem Problem der Hundeerkennung helfen?
Anstatt hundeähnliche Attribute manuell zu definieren, kann ein tiefer neuronaler Netzwerkalgorithmus die wichtigen Attribute identifizieren und alle Sonderfälle ohne Programmierung behandeln.
.svg)
.webp)
