Neuronale Netze in Anwendungen
Neuronale Netze bestehen aus Schichten von Neuronen. Sie erkennen Bilder, Sprache und Muster in Daten.
Das lernst du heute
- Ich beschreibe Eingabe-, verdeckte und Ausgabeschicht.
- Ich nenne Anwendungen neuronaler Netze.
- Ich berechne die Zahl der Verbindungen in einem kleinen Netz.
Das brauchst du schon: Vielleicht hilft dir zuerst diese Lektion: Ein künstliches Neuron
Ein neuronales Netz verbindet viele Neuronen in Schichten. Die Eingabeschicht nimmt die Daten auf. Die Ausgabeschicht liefert das Ergebnis. Dazwischen liegen verdeckte Schichten. Jede Verbindung zwischen zwei Neuronen hat ein Gewicht.
Beispiel Bilderkennung: Ein Bild mit 3 mal 3 Pixeln hat 9 Helligkeitswerte. Für jeden Wert gibt es ein Eingabeneuron. Dann rechnen die Schichten weiter. Am Ende steht für jede Möglichkeit ein Ausgabeneuron. Das mit dem größten Wert gibt die Antwort.
In diesem Beispiel lernt das Netz überwacht: Man zeigt ihm viele Bilder mit Etiketten. Es ändert die Gewichte, bis die Ausgaben zu den Etiketten passen.
Neuronale Netze arbeiten in vielen Anwendungen: Bilder sortieren, Sprache in Text umwandeln, Texte übersetzen, Schrift erkennen, Empfehlungen berechnen. In der Medizin helfen sie, Bilder auszuwerten. Die Entscheidung trifft aber eine Ärztin oder ein Arzt.
Grenze: Große Netze sind schwer zu erklären. Man sieht kaum, warum sie eine bestimmte Antwort geben.
| Schicht | Aufgabe | Beispiel Bilderkennung |
|---|---|---|
| Eingabeschicht | Daten aufnehmen | 9 Pixelwerte |
| Verdeckte Schichten | Muster verarbeiten | z. B. 4 Neuronen |
| Ausgabeschicht | Ergebnis liefern | 2 Neuronen: Katze, Hund |
Verbindungen zählen
- Das Netz hat 9 Eingabe-, 4 verdeckte und 2 Ausgabeneuronen.
- Jedes Eingabeneuron ist mit jedem verdeckten verbunden: 9 · 4 = 36.
- Jedes verdeckte Neuron ist mit jedem Ausgabeneuron verbunden: 4 · 2 = 8.
- Insgesamt 36 + 8 = 44 Verbindungen, also 44 Gewichte.
Ich verstehe das noch nicht
Such dir aus, was dir hilft.
Noch einfacher erklärt
Eingabeschicht: Daten rein.
Verdeckte Schichten: Rechnen.
Ausgabeschicht: Ergebnis.
Ein Beispiel
Stell dir ein Team in Reihen vor. Die erste Reihe sieht das Bild. Jede Reihe gibt ihre Meinung an die nächste weiter. Die letzte Reihe sagt das Ergebnis.
Schritt für Schritt
Wir zählen die Gewichte eines kleinen Netzes
- Wir lesen die Zahl der Neuronen jeder Schicht ab.
- Wir multiplizieren die Zahlen benachbarter Schichten.
- Wir addieren die Ergebnisse.
- Das Ergebnis ist die Zahl der Gewichte.
Mit einem Bild erklärt
| Verbindung | Rechnung | Anzahl |
|---|---|---|
| Eingabe → verdeckt | 9 · 4 | 36 |
| verdeckt → Ausgabe | 4 · 2 | 8 |
| Gesamt | 36 + 8 | 44 |
Zur Grundlage zurück
- Ein künstliches Neuron – Du kennst das künstliche Neuron.
Jetzt zusammen
Wir lösen die Aufgabe gemeinsam. Nutze die Hilfen, wenn du sie brauchst.
Zeig mir den ersten Schritt
Welche Schicht ist die letzte?
Lösung ansehen
Lösung: Ausgabeschicht
Jetzt du
Jetzt probierst du es allein.
Ein Netz hat 4 Eingabe-, 3 verdeckte und 2 Ausgabeneuronen. Wie viele Verbindungen gibt es?
Zeig mir den ersten Schritt
Erst 4 · 3, dann 3 · 2, dann addieren.
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Lösung: 18
4 · 3 = 12 und 3 · 2 = 6. Zusammen 12 + 6 = 18.
Tipp: Zähle die Verbindungen Schicht für Schicht. Multipliziere die Neuronenzahlen zweier Nachbarschichten und addiere die Ergebnisse.
Merksatz: Ein neuronales Netz hat Eingabe-, verdeckte und Ausgabeschicht. Jede Verbindung hat ein Gewicht, das beim Lernen angepasst wird.
Typischer Fehler: Viele denken, ein Netz verstehe, was auf dem Bild zu sehen ist. Es erkennt nur Muster in Zahlen. Bei ungewohnten Bildern kann es sich stark irren.
Mini-Quiz
5 kurze Fragen, ohne Noten. Bei jeder Frage kannst du dir die Lösung ansehen.
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Lösung: Katze
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Lösung: Stimmt nicht
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Lösung: Es hat sehr viele Gewichte, die zusammenwirken.
Frage 4 Ein Bild hat 5 mal 5 Pixel. Wie viele Eingabeneuronen braucht ein Netz, wenn jedes Pixel ein Neuron bekommt?
Zeig mir den ersten Schritt
Multipliziere die Zahl der Reihen mit der Zahl der Spalten.
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Lösung: 25
5 · 5 = 25.
Lösung ansehen
Lösung: Stimmt nicht
Geschafft
Neuronale Netze bestehen aus Schichten. Sie lernen aus Beispielen und erkennen Bilder, Sprache oder Muster. Ihre Entscheidungen sind schwer zu erklären.
Kannst du das schon?
Hake ab, was du schon kannst. Was noch fehlt, schaust du dir einfach noch einmal an.
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