Wie verarbeiten neuronale Netzwerke Informationen und wie können sie zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden?
Neurale Netzwerke sind mathematische Modelle, die große Datenmengen verarbeiten und verborgene Zusammenhänge und Muster in diesen Daten finden können. Sie bestehen aus Neuronen, die Inputs und Outputs und Verbindungen zwischen ihnen haben, die die Interaktion zwischen Neuronen bestimmen. Wenn sie in das neuronale Netzwerk eingegeben werden, passieren sie Nervenzellenschichten, wo jedes Neuron durch die Durchführung mathematischer Operationen und die Übertragung der Ergebnisse auf andere Neuronen Eingänge von anderen Neuronen nimmt und diese Informationen verarbeitet. Dieser Prozess wird Direktflussdurchgang genannt. Diese Ausgänge werden dann verwendet, um Fehler zu berechnen und die Gewichte von Neuronen durch Verwendung eines Backdistributionsalgorithmus anzupassen. Dieser Prozess ermöglicht es den Netzwerken, sich in der Zukunft einer genaueren Vorhersage anzupassen. Neurale Netzwerke können verwendet werden, um komplexe Aufgaben in vielen Bereichen zu lösen. Sie können für Prozesse der Klassifizierung, Clustering, Regression sowie für die Erkennung von Mustern, Verarbeitung von Natursprache, Text und Bildern verwendet werden. Zum Beispiel in der Medizin können neurale Netzwerke verwendet werden, um Krankheiten zu diagnostizieren, das Krankheitsrisiko vorherzusagen, medizinische Bilder zu analysieren und vorausschauende Effekte des Pfades in den Weg zum Design des