Könnten Sie mir erklären, wie die berühmten neuronalen Netzwerke als Algorithmus funktionieren?
Natürlich sind neuronale Netzwerke eine Art automatischer Lernalgorithmus, der von der Art und Weise, wie die biologischen neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns funktionieren, inspiriert wird. Grundsätzlich ist ein neuronales Netzwerk ein mathematisches Modell, das aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die zusammen arbeiten, um Informationen zu verarbeiten und zu analysieren. Jeder Knoten in einem neuronalen Netzwerk führt eine einfache mathematische Funktion durch, die die Informationen verarbeitet, die er von den Knoten in der vorherigen Schicht erhält. Informationen fließen durch das Netzwerk, von Schicht zu Schicht, und die Verbindungen zwischen den Knoten werden so eingestellt, dass das Netzwerk Muster erkennen und bestimmte Aufgaben ausführen kann. Es gibt verschiedene Arten neuronaler Netzwerke, aber hier erwähne ich die drei häufigsten Arten: neuronale Netzwerke, die nach vorne gespeist werden (Feedforward neuronale Netzwerke): In dieser Art von Netzwerken fließt Information von der Eingangsschicht über eine oder mehrere versteckte Schichten zur Ausgangsschicht. Jeder Knoten in einer verborgenen Schicht ist mit allen Knoten in der vorherigen und nachfolgenden Schicht verbunden, aber es gibt keine Verbindungen zwischen den Knoten derselben Schicht: neuronale Netzwerke (Recurrent neuronale Netzwerke über ein funktionales Netzwerk zur Ausgangsschicht).