Aufbau von neuronalen Netze

• Eingabeschicht (Input Layer):

  • Die erste Schicht, die die Eingangsdaten empfängt. Jedes Neuron in dieser Schicht entspricht einem Merkmal der Eingabedaten.

• Verborgene Schichten (Hidden Layers):

  • Eine oder mehrere Schichten zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht, in denen die eigentliche Verarbeitung und Transformation der Daten stattfindet. Diese Schichten können aus vielen Neuronen bestehen und verschiedene Arten von Berechnungen durchführen.

• Ausgabeschicht (Output Layer):

  • Die letzte Schicht, die das Ergebnis der Verarbeitung liefert. Die Anzahl der Neuronen in dieser Schicht entspricht der Anzahl der möglichen Ausgabewerte oder Klassen.

Funktionsweise eines Neurons

Ein einzelnes Neuron im Netz führt folgende Schritte durch:

1. Gewichtete Summe:

   • Jedes Neuron empfängt Eingaben von den Neuronen der vorhergehenden Schicht. Jede Eingabe wird mit einem Gewicht multipliziert, das die Stärke der Verbindung darstellt.

• Die gewichtete Summe wird durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die entscheidet, ob das Neuron aktiviert wird oder nicht. Häufig verwendete Aktivierungsfunktionen sind: