Künstliche Neurale Netzwerke

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Künstliche Neurale Netzwerke
Relevant für Projekte aus der ASE-Initiative MoSYS
Stadium Up-to-date

ASE-Definition (dt.)

Das menschliche Gehirn dient der Architektur von künstlichen neuronalen Netzwerken als Vorlage, es handelt sich um einen Algorithmus, der verbundene, künstliche Knotenpunkte, die Neuronen, zur Lösung komplexer Aufgaben verwendet. Diese Netzwerke werden als Grundlage von Künstlicher Intelligenz gesehen und werden noch immer aktiv erforscht und weiterentwickelt. Sowohl das Erkennen, das Extrahieren, das Sortieren und das Interpretieren vielfältiger Daten liegen im Fähigkeitenprofil dieser Anwendung. Weitergehend sind auch datenbasierte Zukunftsaussagen möglich, weshalb Künstliche Neuronale Netzwerke auch in der Wirtschaft relevant sind.

Erreicht ein solches Netzwerk mehrere Ebenen von nichtlinearen Operationen, so spricht man von Tiefgehenden Neuralen Netzwerken.

ASE-Definition (engl.)

The human brain serves as a template for the architecture of artificial neural networks; it is an algorithm that uses connected artificial nodes, the neurons, to solve complex tasks. These networks are seen as the foundation of artificial intelligence and are still being actively researched and developed. Both recognizing, extracting, sorting, and interpreting diverse data are within the capability profile of this application. Going further, data-based predictions about the future are also possible, which is why Artificial Neural Networks are also relevant in economics.

If such a network reaches several levels of non-linear operations, it is called Deep Neural Networks.

Literatur

Wuttke, L.: Künstliche Neuronale Netzwerke: Definition, Einführung, Arten und Funktion. Stand 04.April 2023

Bengio, Y., "Learning Deep Architecture for AI", Foundations and Trends in Machine Learning, S. 1-55, 2009.

Siehe auch

Künstliche Intelligenz, Machine Learning