Wie unterscheiden sich künstliche neuronale Netzwerke von unserem Gehirn?
Die künstliche Neuronal-Netzwerke (ANNs) sind computergestützte Modelle, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Allerdings gibt es mehrere wichtige Unterschiede zwischen ANNs und dem menschlichen Gehirn: 1. Komplexität: Das menschliche Gehirn besteht aus etwa 86 Milliarden Neuronen, während ANNs typischerweise eine viel kleinere Anzahl von künstlichen Neuronen haben (auch Knoten oder Einheiten genannt). Die Verbindungen und Wechselwirkungen zwischen Neuronen im menschlichen Gehirn sind auch viel komplexer als die in ANNs. 2. Struktur: Das menschliche Gehirn hat eine hoch organisierte und hierarchische Struktur, mit spezialisierten Regionen für verschiedene Funktionen. ANNs, auf der anderen Seite, sind in der Regel in Schichten organisiert, wobei jede Schicht eine spezifische Transformation auf den Eingabedaten durchführt. 3. Lernprozess: Das menschliche Gehirn lernt durch eine Kombination von genetischen Prädispositionen und Erfahrungen, während ANNs lernen durch einen Prozess der Anpassung von Gewichten und Voreinstimmungen auf Trainingsdaten basiert.