Neuronales Netzwerk (NN), oft auch als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet, ist eine Kernkomponente der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens. Es handelt sich um eine computergestützte Modellierungstechnik, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Ein neuronales Netzwerk besteht aus einer Struktur von künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Informationen verarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.
Die grundlegenden Bausteine eines neuronalen Netzwerks sind künstliche Neuronen oder auch Knoten genannt. Diese Neuronen sind miteinander in Schichten verbunden. In einem typischen Feedforward-Netzwerk gibt es mindestens eine Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht nimmt Daten auf, die dann durch die versteckten Schichten geleitet werden, wo sie transformiert und verarbeitet werden. Schließlich gibt die Ausgabeschicht die Ergebnisse aus.
Das Herzstück eines künstlichen Neurons ist die Aktivierungsfunktion. Diese Funktion entscheidet, ob ein Neuron aktiviert (feuert) oder nicht, abhängig von den gewichteten Eingaben. Jedes Neuron ist mit den Neuronen in den vorherigen und nachfolgenden Schichten verbunden. Die Verbindungen zwischen Neuronen haben Gewichtungen, die während des Trainingsprozesses angepasst werden, um das neuronale Netzwerk an die spezifische Aufgabe anzupassen. Dieser Trainingsprozess besteht darin, das Netzwerk mit bekannten Daten zu füttern und die Gewichtungen iterativ anzupassen, um die Vorhersagen des Netzwerks zu verbessern.
Neuronale Netzwerke werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bilderkennung, Sprachverarbeitung, maschinelles Übersetzen, autonome Fahrzeuge und vieles mehr. Tiefgestaffelte neuronale Netzwerke, auch als tiefe neuronale Netzwerke oder Deep Learning-Modelle bekannt, haben in den letzten Jahren besonders viel Aufmerksamkeit erhalten. Diese Modelle haben mehrere versteckte Schichten und sind in der Lage, hochkomplexe Aufgaben zu bewältigen, die zuvor schwierig waren.
In der Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz spielen neuronale Netzwerke eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von intelligenten Systemen. Sie sind in der Lage, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, und tragen somit maßgeblich zur Automatisierung und Verbesserung einer Vielzahl von Anwendungen bei.