Diskussion zum Artikel "Neuronales Netz in der Praxis: Skizze eines Neurons"
Der neue Artikel Neuronales Netz in der Praxis: Skizze eines Neurons wurde veröffentlicht:
Autor: Daniel Jose
Ausgezeichneter Artikel, Glückwunsch zum didaktischen Ansatz. Ich freue mich schon auf die nächsten!
Vielen Dank für den Inhalt.
Die nächsten Artikel, die sich mit neuronalen Netzen befassen, werden noch besser sein. Und viel mehr Spaß machen. Das kann ich garantieren. 😁👍 Denn es geht ja gerade darum, zu zeigen, wie neuronale Netze unter der Haube funktionieren.
Ein Detail: Wie Sie vielleicht schon bemerkt haben. Ich arbeite auch an einem weiteren Profil. Denn ich möchte so viel wie möglich von meinem Wissen an alle hier in der Community weitergeben. Aber eigentlich ist der Inhalt über neuronale Netze genau darauf ausgelegt, zu erklären, wie sie tatsächlich funktionieren. Ich danke Ihnen für Ihren Kommentar. Und ich hoffe, du hast Spaß an den Inhalten, so wie ich Spaß daran habe, dir zu zeigen, wie das alles funktioniert 🙂 👍.
Petit détail : comme vous l'avez peut-être remarqué, je travaille également sur un autre profil. Ich möchte ein Maximum meiner Kenntnisse an alle Mitglieder der Gemeinschaft weitergeben. Tatsächlich sind die Inhalte auf den neuronalen Netzen vor allem dazu gedacht, ihre Funktionsweise zu erklären. Merci pour votre commentaire. J'espère que vous prendrez plaisir à le découvrir, tout comme je prends plaisir à vous montrer comment tout cela fonctionne. 🙂 👍
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Neuer Artikel Neuronales Netz in der Praxis: Skizze eines Neurons :
In diesem Artikel werden wir ein einfaches Neuron bauen. Und obwohl es einfach aussieht und viele diesen Code für völlig trivial und bedeutungslos halten mögen, möchte ich, dass Sie Spaß beim Studium dieser einfachen Skizze eines Neurons haben. Scheuen Sie sich nicht, den Code zu ändern, denn das Ziel ist es, ihn vollständig zu verstehen.
Im vorherigen Artikel Neuronales Netzwerk in der Praxis: Pseudoinverse (II) habe ich die Bedeutung spezieller Rechensysteme und die Gründe für ihre Entwicklung erörtert. In diesem neuen Artikel über neuronale Netze werden wir uns näher mit dem Thema befassen. Die Erstellung von Material für diese Phase ist keine einfache Aufgabe. Auch wenn es einfach zu sein scheint, kann es eine Herausforderung sein, etwas zu erklären, das oft für große Verwirrung sorgt.
Was werden wir in dieser Phase behandeln? In dieser Serie möchte ich zeigen, wie ein neuronales Netz lernt. Bislang haben wir untersucht, wie ein neuronales Netz Korrelationen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellt. Die bisher diskutierten Methoden sind jedoch nur anwendbar, wenn mit einem vorverarbeiteten und gefilterten Datensatz gearbeitet wird. So kann das neuronale Netz auf der Grundlage der vorhandenen Informationen optimale Lösungen ermitteln. Aber was passiert, wenn die Daten ungefiltert sind? Wie stellt ein neuronales Netz in solchen Fällen Korrelationen her? Hier glauben viele Menschen fälschlicherweise, dass ein neuronales Netz über eine Art von Intelligenz verfügt. Sie gehen davon aus, dass es auf autonome, menschenähnliche Weise „lernt“, Dinge zu klassifizieren.
Dieses weit verbreitete Missverständnis macht es besonders schwierig, neuronale Netze zu erklären. Oft fehlt denjenigen, die sie verstehen wollen, das Grundwissen, wie man die verschiedenen Arten von Informationen sortiert, selbst wenn die Daten in einem gewissen Zusammenhang stehen. Dies ist der verwirrendste Punkt für diejenigen, die nicht damit arbeiten. Infolgedessen können sie Erklärungen falsch interpretieren, was zu weiterer Verwirrung über die Funktionsweise neuronaler Netze führt.
Autor: Daniel Jose