Neuronales Netz Beispiel

Deep Learning Neuronale Netze Und Mehr

In der industrie sind einige der zahlreichen anwendungsgebiete qualitätskontrolle sortierung und robotersteuerung.

Neuronales netz beispiel. Das erkennen von bildern gesichtern sprachen oder schriften gehört zu den wichtigsten anwendungsbereichen von neuronalen netzen. Die idee für ein neuronales netz ist es nun sowohl mehrere eingangs neuronen auf der eingangsschicht zu verwenden vertikal als auch mehrere neuronen ggf. Wer den einstieg in die welt der neuronalen netze sucht sieht sich schnell einer großen vielfalt an themen konfrontiert. Beispiel für die anwendung neuronale netze können zur bilderkennung eingesetzt werden.

Ein neuronales netz ist per definition ein universeller approximator. Als beispiel nehme ich einen auszug aus den wohnungsdaten aus dieser beitragsreihe. Das erste praktische beispiel wird anhand des einfachsten netzes gezeigt dem sogenannten perzeptron. Der beispielcode baut ein neuronales netzwerk um die zahlen zwischen 0 und 9 zu erkennen im buch ist quasi die idee bei einem captcha die zahlen herauszufinden.

Wie sehen die zahlen 0 9 als eingabe aus. Katzenbilder ausspielen wenn das wort katze gesucht wird. In diesem beispiel ist die blume der klasse 1 weil die zweite zahl im array die größte ist. In der regel wenn man neuronale netze für klassifizierungsprobleme benutzen will hat man so viele neuronen in der letzten schicht wie klassen.

Was für ein neuronales netzwerk baut das beispiel. Unser ziel ist es mit hilfe des neuronalen netzes vorherzusagen ob sich in einer neu zu vermietenden wohnung schon eine küche befindet oder nicht. Konkret hat man jede der 10 zahlen in einem vektor mit jeweils 25 zeichen. Mit hilfe eines lernalgorithmus wird dieses netz auf basis dieser trainingsdaten angelernt bis die erkennungsgenauigkeit zufriedenstellend ist.

Wir nehmen ein sehr einfaches beispiel. Wir erwarten für jede stichprobe eine ausgabe die so aussieht 0 15 0 70 0 15. Auch für sprach und bilderkennung ist ein neuronales netz essenziell. Auf dieser basis lässt sich ein neuronales netz modellieren.

Anders als menschen kann ein computer nicht mit einem blick erkennen ob auf einem bild ein mensch eine pflanze oder ein gegenstand zu sehen ist. Steuerung des systems mit einem perzeptron. In einer oder mehreren weiteren schichten hintereinander horizontal zu einem netz zu verbinden. Er muss das foto auf einzelne merkmale untersuchen.

Die gewichte werden anhand eines bestimmten trainingsalgorithmus angepasst. Das bedeutet dass es bereits mit einem hidden layer prinzipiell und mit gewissem fehler jede funktion nachahmen kann. Bei neugier auf weitere beispiele sei auf und verwiesen. Eine beliebige funktion approximieren mit einem neuronalen netzwerk.

Das so zusammengesetzte neuronale netzwerk lernt indem die einzelnen gewichte angepasst werden die zum beispiel ziffern zwischen 1 0 und 1 0 sind wobei natürlich andere werte möglich sind.

Source : pinterest.com