Was ist Künstliches Neuronennetzwerk?
Ein künstliches Neuronennetzwerk / Artificial Neural Network (ANN) ist ein Computermodell, das auf der Struktur und den Funktionen von biologischen neuronalen Netzen basiert. Informationen, die durch das Netzwerk fließen, beeinflussen die Struktur des ANN, weil ein neuronales Netzwerk auf der Grundlage dieser Eingabe und Ausgabe Änderungen vornimmt (oder in gewissem Sinne lernt).
KNN werden als nichtlineare statistische Datenmodellierungswerkzeuge betrachtet, bei denen die komplexen Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben modelliert oder Muster gefunden werden. ANN wird auch als neuronales Netzwerk bezeichnet.
Ein ANN hat mehrere Vorteile, aber einer der bekanntesten davon ist die Tatsache, dass er tatsächlich von der Beobachtung von Datensätzen lernen kann. Auf diese Weise wird ANN als Zufallsfunktionsapproximationswerkzeug verwendet.
Diese Arten von Tools helfen dabei, die kosteneffektivsten und idealsten Methoden zu bestimmen, um Lösungen zu finden, während gleichzeitig Rechenfunktionen oder -verteilungen definiert werden. ANN nimmt Datensample und nicht ganze Datensätze, um Lösungen zu finden, was sowohl Zeit als auch Geld spart. KNN werden als relativ einfache mathematische Modelle zur Verbesserung bestehender Datenanalysetechnologien betrachtet.
KNNs haben drei miteinander verbundene Schichten. Die erste Schicht besteht aus Eingangsneuronen. Diese Neuronen senden Daten an die zweite Schicht, die ihrerseits die Ausgangsneuronen an die dritte Schicht sendet.
Das Training eines künstlichen neuronalen Netzwerks beinhaltet die Auswahl von erlaubten Modellen, für die es mehrere assoziierte Algorithmen gibt.