Künstliche Intelligenz

Ein wenig Mathematik: Grundlagen und Definition des Sigmoidneurons

Okay, dann beschreiben wir mal das Sigmoidneuron. Wir stellen Sigmoidneuronen so dar, wie wir es von Perzeptronen gewohnt sind: Genau wie ein Perzeptron hat das Sigmoidneuron Eingänge, x1, x2, x3, … Aber anstatt nur 0 oder 1 zu sein, können diese Eingänge auch beliebige Werte zwischen 0 und 1 annehmen. So ist z.B. 0,638 eine

Künstliche Intelligenz

Sigmoidneuronen

Lernalgorithmen klingen fantastisch. Aber wie können wir solche Algorithmen für ein neuronales Netz entwickeln? Angenommen, wir haben ein Netzwerk von Perzeptronen, mit denen wir ein Problem lösen können. Die Eingänge in das Netzwerk können z.B. die Rohpixeldaten eines gescannten, handschriftlichen Bildes einer Ziffer sein. Und wir möchten, dass das Netzwerk Gewichte und Bias lernt, damit

Künstliche Intelligenz

Perzeptrone als kleine Computer

Wir haben Perzeptrone als eine Methode beschrieben, um Daten abzuwägen, um Entscheidungen zu treffen. Eine weitere Möglichkeit, Perzeptrons zu verwenden, ist die Berechnung elementarer logischer Funktionen, die wir gewöhnlich für die Berechnung grundlegender Funktionen wie AND, OR und NAND brauchen. Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben ein Perzeptron mit zwei Eingängen, jeder mit einem

Künstliche Intelligenz

Komplexere Modelle

Offensichtlich ist das Perzeptron kein vollständiges Modell menschlicher Entscheidungsfindung! Das Beispiel veranschaulicht aber, wie ein Perzeptron verschiedene Arten von Daten abwägen kann, um Entscheidungen zu treffen. Und es sollte plausibel erscheinen, dass ein komplexes Netzwerk von Perzeptronen ganz subtile Entscheidungen treffen könnte: In diesem Netzwerk trifft die erste Spalte der Perzeptronen – was wir die

Künstliche Intelligenz

Was ist ein neuronales Netz?

Was ist ein neuronales Netz? Um anzufangen, schauen wir uns eine Art künstliches Neuron namens Perzeptron näher an. Perzeptrone wurden in den 1950er und 1960er Jahren vom Wissenschaftler Frank Rosenblatt entwickelt, inspiriert durch frühere Arbeiten von Warren McCulloch und Walter Pitts. Heutzutage ist es üblicher, andere Modelle künstlicher Neuronen zu verwenden – in diesem Buch

Künstliche Intelligenz

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Die meisten Menschen erkennen diese Ziffern mühelos als 123456. Diese Leichtigkeit ist trügerisch. In jeder Hemisphäre unseres Gehirns hat der Mensch einen primären visuellen Kortex, auch bekannt als V1, der 140 Millionen Neuronen enthält, mit Dutzenden von Milliarden von Verbindungen zwischen ihnen. Und doch umfasst das menschliche Sehen nicht nur V1, sondern eine ganze Reihe