Neuronales Netz Beispiel

Deep Learning Neuronale Netze Und Mehr

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.

Neuronales netz beispiel. Steuerung des systems mit einem perzeptron. Auf dieser basis lässt sich ein neuronales netz modellieren. In der industrie sind einige der zahlreichen anwendungsgebiete qualitätskontrolle sortierung und robotersteuerung. Konkret hat man jede der 10 zahlen in einem vektor mit jeweils 25 zeichen.

Wir nehmen ein sehr einfaches beispiel. Wer den einstieg in die welt der neuronalen netze sucht sieht sich schnell einer großen vielfalt an themen konfrontiert. Mit hilfe eines lernalgorithmus wird dieses netz auf basis dieser trainingsdaten angelernt bis die erkennungsgenauigkeit zufriedenstellend ist. Bei neugier auf weitere beispiele sei auf und verwiesen.

Beispiel für die anwendung neuronale netze können zur bilderkennung eingesetzt werden. Wie sehen die zahlen 0 9 als eingabe aus. Das erkennen von bildern gesichtern sprachen oder schriften gehört zu den wichtigsten anwendungsbereichen von neuronalen netzen. Nur durch ein künstliches neuronales netz kann die google suche beispielsweise 75 mio.

Eine beliebige funktion approximieren mit einem neuronalen netzwerk. 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. Unser ziel ist es mit hilfe des neuronalen netzes vorherzusagen ob sich in einer neu zu vermietenden wohnung schon eine küche befindet oder nicht.

Das erste praktische beispiel wird anhand des einfachsten netzes gezeigt dem sogenannten perzeptron. Die idee für ein neuronales netz ist es nun sowohl mehrere eingangs neuronen auf der eingangsschicht zu verwenden vertikal als auch mehrere neuronen ggf. In diesem beispiel ist die blume der klasse 1 weil die zweite zahl im array die größte ist. In einer oder mehreren weiteren schichten hintereinander horizontal zu einem netz zu verbinden.

Als beispiel nehme ich einen auszug aus den wohnungsdaten aus dieser beitragsreihe. Katzenbilder ausspielen wenn das wort katze gesucht wird. 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. In der regel wenn man neuronale netze für klassifizierungsprobleme benutzen will hat man so viele neuronen in der letzten schicht wie klassen.

Ein beispiel ist das erkennen von handschriftlich geschriebenen ziffern. Wir erwarten für jede stichprobe eine ausgabe die so aussieht 0 15 0 70 0 15. 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. Auch für sprach und bilderkennung ist ein neuronales netz essenziell.

Ein neuronales netz ist per definition ein universeller approximator.

Source : pinterest.com