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Neuronale Netze
Definition:
Neuronale Netze sind eine Art von künstlichem Intelligenzmodell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Sie bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Signale verarbeiten und Informationen durch das Netzwerk übertragen, um komplexe Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersagen zu ermöglichen.
Neuronale Netze: Die künstliche Intelligenz im menschlichen Gehirn
Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept in der Kognitionswissenschaft und Kognitiven Linguistik. Sie bilden eine Grundlage für künstliche Intelligenz und sind stark inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind Computersysteme, die aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen bestehen. Diese Neuronen sind in Schichten angeordnet und arbeiten zusammen, um komplexe Muster und Informationen zu verarbeiten. Inspiriert vom biologischen Gehirn, sind neuronale Netze in der Lage, zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
Wie funktionieren neuronale Netze?
Die Grundbausteine eines neuronalen Netzes sind die künstlichen Neuronen, die miteinander durch Verbindungen verbunden sind. Jedes Neuron nimmt Eingaben entgegen, verarbeitet sie und gibt ein Ergebnis an nachfolgende Neuronen weiter. Während des Trainings werden die Verbindungen zwischen den Neuronen verstärkt oder geschwächt, je nachdem, ob das Netzwerk die richtigen Ergebnisse produziert.
Anwendungen von neuronalen Netzen
Neuronale Netze werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, maschinelles Übersetzen, medizinische Diagnosen und autonomes Fahren. Durch ihr Lernvermögen und ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen, sind neuronale Netze äußerst leistungsfähig in komplexen Aufgaben, die für herkömmliche Computer schwer zu lösen sind.
Zusammenfassung
Neuronale Netze sind ein faszinierendes Konzept, das die Grundlage für viele Anwendungen in der künstlichen Intelligenz bildet. Ihr funktionales Äquivalent im menschlichen Gehirn macht sie zu einem der interessantesten Forschungsbereiche in der Kognitionswissenschaft und Kognitiven Linguistik.
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