Deep Learning hat in der wissenschaftlichen Berechnung massive Beliebtheit erlangt, und seine Algorithmen werden von Industrien, die komplexe Probleme lösen, weit verbreitet eingesetzt. Alle Deep-Learning-Algorithmen verwenden verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, um spezifische Aufgaben auszuführen. Dieses Tutorial untersucht wesentliche künstliche neuronale Netze und wie Deep-Learning-Algorithmen funktionieren, um das menschliche Gehirn zu imitieren.
Deep Learning verwendet künstliche neuronale Netze, um komplexe Berechnungen an großen Datenmengen durchzuführen. Es handelt sich um eine Art von maschinellem Lernen, das auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns basiert. Deep Learning-Algorithmen trainieren Maschinen, indem sie aus Beispielen lernen. Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce, Unterhaltung und Werbung nutzen häufig Deep Learning.
Ein neuronales Netzwerk ist wie das menschliche Gehirn strukturiert und besteht aus künstlichen Neuronen, auch als Knoten bekannt. Diese Knoten sind in drei Schichten nebeneinander gestapelt: die Eingabeschicht, die versteckte(n) Schicht(en) und die Ausgabeschicht. Daten liefern jedem Knoten Informationen in Form von Eingaben. Der Knoten multipliziert die Eingaben mit zufälligen Gewichten, berechnet sie und fügt eine Verzerrung hinzu. Schließlich werden nichtlineare Funktionen, auch als Aktivierungsfunktionen bekannt, angewendet, um festzulegen, welches Neuron feuern soll.
Während Deep-Learning-Algorithmen selbstlernende Darstellungen aufweisen, sind sie auf künstliche neuronale Netze angewiesen, die die Art und Weise, wie das Gehirn Informationen verarbeitet, nachahmen. Während des Schulungsprozesses verwenden Algorithmen unbekannte Elemente in der Eingabeverteilung, um Merkmale zu extrahieren, Objekte zu gruppieren und nützliche Datenmuster zu entdecken. Ähnlich der Schulung von Maschinen für das selbstgesteuerte Lernen geschieht dies auf mehreren Ebenen, indem die Algorithmen die Modelle erstellen. Deep-Learning-Modelle nutzen mehrere Algorithmen. Obwohl kein Netzwerk als perfekt angesehen wird, sind einige Algorithmen besser geeignet, um spezifische Aufgaben auszuführen. Um die richtigen auszuwählen, ist es gut, ein solides Verständnis aller Hauptalgorithmen zu erlangen.