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Wie funktioniert CNN?
Ein CNN besteht im wesentlichen aus Filtern (genannt Convolutional Layer) und Aggregations-Schichten (genannt Pooling Layer), die sich abwechselnd wiederholen, und am Ende aus einer oder mehreren Schichten von „normalen“ vollständig verbundenen Neuronen (genannt Dense oder auch Fully Connected Layer).
Was macht ein Dense Layer?
Der Klassifizierer ist der letzte Schritt in einem CNN. Dieser wird als Dense Layer bezeichnet, welcher ein gewöhnlicher Klassifizierer für neuronale Netze ist. Der Dense Layer tastet sich von der Poolingschicht aus abwärts. In dieser Schicht ist jeder Knoten mit jedem Knoten in der vorhergehenden Ebene verbunden.
Welche Arten von neuronalen Netzen gibt es?
Es gibt Unterschiedliche Arten von Künstlichen Neuronalen Netzen. Dazu zählen: Perceptron, Feed Forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks.
Was macht ReLu?
Die ReLu ist die am häufigsten verwendete Aktivierungsfunktion in Neuronalen Netzen mit Klassifikationsproblemen. Diese Funktion gibt eine Null zurück, wenn sie eine Negative Eingabe empfängt. Ist die Eingabe positiv so gibt die ReLu genau diesen Wert weiter.
Was sind Neuronale Netze Informatik?
Als neuronales Netz wird in den Neurowissenschaften eine beliebige Anzahl miteinander verbundener Neuronen bezeichnet, die als Teil eines Nervensystems einen Zusammenhang bilden, der einer bestimmten Funktion dienen soll.
Was macht der Flatten Layer?
Der Flatten Layer biegt den 3x3x16 Tensor letztendlich zu einem Vektor der länge 144 auf, um die freigestellten Merkmale in den Fully Connected Teil des Netzes zu pumpen.
Was versteht man unter neuronalen Netzen?
Was sind neuronale Netze einfach erklärt?
Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (englisch artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen. Sie sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik und stellen einen Zweig der künstlichen Intelligenz dar.
Was ist eine Feature Map?
Ein Feature Map wird von Neuronen berechnet, die dieselbe Parameter (Gewichte und Bias) haben und dazu dienen, auf ein und dasselbe Feature zu reagieren, und zwar unabhängig von der Position im Quellbild.
Was ist Max Pooling?
Mit Abstand am stärksten verbreitet ist das Max-Pooling, wobei aus jedem 2 × 2 Quadrat aus Neuronen des Convolutional Layers nur die Aktivität des aktivsten (daher „Max“) Neurons für die weiteren Berechnungsschritte beibehalten wird; die Aktivität der übrigen Neuronen wird verworfen (siehe Bild).
Was macht ein Pooling Layer?
Die Pooling-Schicht, auch Subsampling-Schicht genannt, verdichtet und reduziert die Auflösung der erkannten Merkmale. Hierfür verwendet die Schicht Methoden wie das Maximal-Pooling oder Mittelwert-Pooling. Das Pooling verwirft überflüssige Informationen und reduziert die Datenmenge.
Was macht Dense Layer?
Was macht eine Aktivierungsfunktion?
Eine Aktivierungsfunktion bedeutet die Umwandlung der Eingabe mit Hilfe einer gewichteten Summe in die Ausgabe. Sie verwendet einen einzelnen Knoten oder mehrere für das Netzwerk, um die Vorhersage zu generieren. Sie können die Aktivierungsfunktion auch als Übertragungsfunktion bezeichnen.