Machine Learning Kochbuch

KAPITEL 20

Neuronale Netze

20.0Einführung

Die grundlegende Einheit neuronaler Netze ist das Neuron (auch Knoten genannt). Ein Neuron übernimmt einen oder mehrere Eingangswerte, multipliziert jeden Eingangswert mit einem Parameter (auch Gewicht genannt), summiert die gewichteten Eingangswerte zusammen mit einem Schwellenwert (Bias, normalerweise 1) und übergibt dann den Wert an eine Aktivierungsfunktion. Der Ausgang der Aktivierungsfunktion wird anschließend weiter an andere Neuronen tiefer im neuronalen Netz gesendet (falls vorhanden).

Neuronale Netze vom Typ Feedforward – auch als mehrschichtiges Perzeptron bezeichnet – sind die einfachsten neuronalen Netze, die in realen Umgebungen eingerichtet werden. Neuronale Netze lassen sich als Reihe ...