Was sind neuronale Netze?

Mithilfe neuronaler Netze können wir Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellen, die das Verhalten des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese Netzwerke treffen Entscheidungen, indem sie simulieren, wie biologische Neuronen zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten, Optionen abzuwägen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Diese Fähigkeit zur Entscheidungsfindung ermöglicht es neuronalen Netzen, sich an sich ändernde und neuartige Eingaben anzupassen, eine entscheidende Eigenschaft für hochmoderne KI-Modelle wie ChatGPT und DALL-E.

Dieser Artikel führt Sie durch alles, was Sie über neuronale Netze wissen müssen. Erfahren Sie mehr über die Funktionsweise dieser Netzwerke und finden Sie heraus, ob Ihr Unternehmen von der Einrichtung und Schulung eines internen neuronalen Netzwerks profitieren würde.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk ist ein Rechenmodell, in dem miteinander verbundene Knoten (Neuronen oder Einheiten genannt) zusammenarbeiten, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Ein anderer gebräuchlicher Name für ein neuronales Netzwerk ist ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN).

Jedes ANN besteht aus Knoten, die in drei Arten von Schichten organisiert sind:

• Eingabeschicht. Rohdaten gelangen über die Eingabeschicht in ein neuronales Netzwerk. Knoten in dieser Schicht analysieren die Eingabedaten und geben sie an die nächste Schicht weiter.
• Versteckte Ebene(n). Diese Ebenen analysieren die Ausgabe der vorherigen Ebene, verarbeiten sie und geben sie an die nächste Ebene weiter. Die meisten neuronalen Netze haben mehr als eine verborgene Schicht.
• Ausgabeschicht. Diese Schicht arbeitet am Ende eines ANN. Ausgabeschichten empfangen Eingaben von der letzten verborgenen Schicht und erstellen die endgültige Vorhersage des Netzwerks.

Unabhängig von der Schicht, in der er arbeitet, verarbeitet jeder Knoten in einem KNN Eingaben, die er von Knoten in der vorherigen Schicht erhält. Jeder Knoten verfügt über eine Formel, die er auf empfangene Daten anwendet. Anschließend prüft der Knoten die Ausgabe der Formel anhand eines sich dynamisch ändernden Schwellenwerts. Der Knoten führt dann eines von zwei Dingen aus:

• Wenn die Ausgabe den aktuellen Schwellenwert überschreitet, leitet der Knoten Daten an die nächste Schicht weiter.
• Wenn die Ausgabe unter den aktuellen Schwellenwert fällt, gibt der Knoten die Daten nicht an die nächste Ebene weiter.

Dieser Prozess fügt dem Entscheidungsprozess des Netzwerks Nichtlinearität hinzu. Aufgrund der Nichtlinearität sind KNNs äußerst effektiv bei Computer Vision, Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und fortschrittlicher Robotik.

Arten neuronaler Netze

Basierend auf der Anzahl der verborgenen Schichten gibt es zwei große Kategorien von KNN: flache und tiefe neuronale Netze. Flache ANNs haben nur eine verborgene Schicht, während tiefe neuronale Netze (DNNs oder Deep Nets) zwei oder mehr verborgene Schichten haben.

Es gibt auch verschiedene Arten neuronaler Netzwerkarchitekturen. Hier sind die häufigsten:

• Feedforward Neural Networks (FNNs). FNNs leiten Daten nur in eine Richtung, von Eingabeknoten über verborgene Schichten zu Ausgabeknoten. Es gibt keine Zyklen oder Schleifen. FNNs eignen sich ideal für binäre Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, die keine sequentiellen Daten beinhalten und relativ einfache Eingabe-Ausgabe-Beziehungen aufweisen.
• Rekurrente neuronale Netze (RNNs) RNNs ermöglichen es Daten, rückwärts durch Schichten zu gehen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. RNNs eignen sich gut für sequentielle Datenverarbeitungsaufgaben wie Zeitreihenvorhersage, NLP oder Spracherkennung.
• Radiale Basisfunktionsnetzwerke (RBFNs). Die verborgene Schicht in einem RBFN wendet eine radiale Basisfunktion auf die Eingabe an. Diese Funktionen berechnen ihre Ausgabe basierend auf dem Abstand zwischen den Eingabedaten und bestimmten Zentren, die jeder Funktion zugeordnet sind. RBFNs werden häufig für Funktionsnäherungs-, Klassifizierungs- und Clustering-Aufgaben verwendet.
• Liquid-State-Neuronale Netze (Liquid-State-Maschinen). Knoten in einer Liquid-State-Maschine sind zufällig miteinander verbunden. Diese Netzwerke eignen sich hervorragend für die Echtzeitverarbeitung raumzeitlicher Daten, beispielsweise sensorischer Daten von Robotern.
• Residuelle neuronale Netze. Diese Art der neuronalen Netzarchitektur ermöglicht es Daten, Schichten über einen Prozess namens Identitätszuordnung zu überspringen. Das Restdesign ist für sehr tiefe Netzwerke mit vielen verborgenen Schichten von Vorteil.
• Modulare neuronale Netze. Diese Architektur kombiniert zwei oder mehr neuronale Netze, die sich gegenseitig nicht in ihren Aktivitäten stören. Modulare KNNs eignen sich für Aufgaben, bei denen das Problem in kleinere, besser beherrschbare Teilprobleme zerlegt werden kann.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Knoten in einem neuronalen Netzwerk sind vollständig verbunden, sodass jeder Knoten in Schicht N mit allen Knoten in Schicht N-1 und Schicht N+1 verbunden ist. Knoten innerhalb derselben Ebene sind in den meisten Designs nicht miteinander verbunden.

Jeder Knoten in einem neuronalen Netzwerk operiert in seinem eigenen Wissensbereich und kennt nur die folgenden Faktoren:

• Von benachbarten Knoten empfangene Eingabedaten.
• Gewichte, das sind numerische Werte, die bestimmen, wie viel Einfluss Eingaben auf die Ausgabe haben.
• Ein Schwellenwert, bei dem es sich um einen Parameter handelt, der zur gewichteten Summe der Eingaben hinzugefügt wird.

Schauen wir uns ein einfaches Beispiel eines Knotens an, der entscheidet, ob Sie wandern gehen sollten (≥1 für Ja, ≤0 für Nein). Unser Knoten berücksichtigt drei Eingaben:

• Ist das Wetter gut? (Ja: 1, Nein: 0)
• Sind die Wege überfüllt? (Ja: 0, Nein: 1)
• Besteht die Gefahr, Wildtieren zu begegnen? (Niedrig: 1, Hoch: 0)

Basierend auf den heutigen Bedingungen stellen Knoten in der vorherigen Ebene die folgenden Eingaben bereit:

• X1=1 (sonniger Tag)
• X2=0 (überfüllte Wege)
• X3=1 (geringe Wildtieraktivität)

Gewichte bestimmen die Signifikanz jedes X. Größere Gewichte bedeuten, dass eine Variable für das Ergebnis von größerer Bedeutung ist. Hier sind die Gewichte für unser Beispiel:

• W1=5 (Du liebst Wandern in der Sonne)
• W2=3 (Sie bevorzugen die Einsamkeit auf Wegen)
• W3=4 (Sie haben Angst vor der Begegnung mit Tieren)

Das Letzte, was wir brauchen, ist eine Schwelle. Für unser Beispiel gehen wir von einem Schwellenwert von 4 aus. Unser Knoten verwendet dann zur Berechnung eine einfache Formel ((X1*W1) + (X2*W2) + (X3*W3) - Schwellenwert). seine Ausgabe:

• (1*5) + (0*3) + (1*4) - 4=5

In diesem Szenario beträgt die Ausgabe 5, was höher als 1 ist, sodass die Ausgabe unseres Knotens eine starke Neigung zu einer Wanderung anzeigt.

Vorteile neuronaler Netze

Die Hauptvorteile der Verwendung neuronaler Netze liegen in ihrer Fähigkeit, komplexe Muster zu lernen, sich an neue Daten anzupassen und sich gut über verschiedene Aufgaben hinweg zu verallgemeinern. Hier sind die Hauptvorteile neuronaler Netze:

• Flexibilität. Neuronale Netze können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, Mustererkennung, Zeitreihenvorhersage, Anomalieerkennung und mehr.
• Anpassungsfähigkeit Neuronale Netze lernen aus Daten und passen ihre interne Struktur an, um komplexe Muster und Beziehungen in Eingaben zu erfassen. Mit der Zeit werden sie bei jeder Aufgabe, die Sie ihnen zuweisen, besser.
• Nichtlinearität. Neuronale Netze können nichtlineare Beziehungen in Daten modellieren, wodurch sie komplexe und hochdimensionale Daten effektiv verarbeiten können.
• Generalisierung. Neuronale Netze lassen sich sehr gut auf unsichtbare Daten verallgemeinern. Regularisierungs-, Dropout- und Datenerweiterungstechniken helfen neuronalen Netzen beim Umgang mit bisher ungesehenen Datensätzen.
• Automatisierung. Sobald neuronale Netze ausreichend trainiert sind, automatisieren sie Entscheidungsprozesse zuverlässig und machen menschliches Eingreifen bei zeitaufwändigen und sich wiederholenden Aufgaben mit geringer Latenz überflüssig.
• Parallele Verarbeitung. Ein neuronales Netzwerk führt Berechnungen parallel über mehrere Knoten und Schichten hinweg durch. Auf diese Weise gewährleistet das Netzwerk eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und schnellere Trainingszeiten.
• Feature-Learning. Neuronale Netze extrahieren relevante Features aus Rohdaten und reduzieren so den Bedarf an manueller Feature-Entwicklung.
• Rauschresistenz. Bei ordnungsgemäßem Training werden neuronale Netze äußerst resistent gegenüber verrauschten Daten und Eingabeschwankungen, sodass sie für Anwendungsfälle mit unvollständigen oder unvollständigen Daten geeignet sind.
• Hohe Fehlertoleranz. Die Beschädigung oder der Ausfall eines oder mehrerer Knoten in einem Netzwerk stoppt die Ausgabegenerierung nicht. Stattdessen leitet das ANN Daten automatisch an fehlerfreie Knoten um und stellt die Verfügbarkeit sicher.
• Skalierbarkeit. Neuronale Netze lassen sich leicht skalieren, um größere Datensätze und komplexere Probleme zu bewältigen. Ein Netzwerk skaliert vertikal, indem weitere Schichten oder Knoten hinzugefügt werden. Sie können jedoch auch horizontal skalieren, wenn Sie mit modularen ANNs experimentieren möchten.

Nachteile neuronaler Netze

Obwohl neuronale Netze zahlreiche Vorteile bieten, weisen sie auch einige Nachteile auf, die man unbedingt kennen muss. Hier sind die bemerkenswertesten Herausforderungen, denen Sie beim Training und der Verwendung eines neuronalen Netzwerks wahrscheinlich gegenüberstehen werden:

• Datenabhängigkeit. Die Leistung eines neuronalen Netzwerks hängt stark von der Qualität und Quantität der Trainingsdaten ab. Die Beschaffung ausreichender Daten ist oft kostspielig und zeitaufwändig, insbesondere für Bereiche mit knappen Daten.
• Überanpassung während des Trainings. Neuronale Netze neigen zu Überanpassung. Dieses Problem tritt auf, wenn das Modell lernt, sich die Trainingsdaten zu merken, anstatt auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern.
• Hyperparameter-Tuning. Administratoren müssen während des ANN-Trainings zahlreiche Hyperparameter festlegen, darunter Lernrate, Batch-Größe, Regularisierungsstärke, Abbruchraten und Aktivierungsfunktionen. Das Finden des richtigen Parametersatzes ist zeitaufwändig und erfordert häufig umfangreiche Tests.
• Interpretierbarkeit. Es ist oft schwierig zu verstehen, wie ein neuronales Netzwerk zu einer bestimmten Vorhersage oder Entscheidung gelangt. Dieser Mangel an Interpretierbarkeit ist ein erheblicher Nachteil in Anwendungsfällen, die Transparenz und Verantwortlichkeit erfordern.
• Debugging. Neuronale Netze, insbesondere tiefe Netze mit vielen Schichten, sind hochkomplex und schwer zu verstehen und zu interpretieren. Teams haben oft Schwierigkeiten, Probleme zu diagnostizieren und zu beheben.
• Gegnerische Angriffe. Neuronale Netze sind anfällig für gegnerische Angriffe. Zu diesen Angriffen kommt es, wenn ein böswilliger Akteur kleine Änderungen an Eingabedaten vornimmt, die dazu führen, dass das Modell falsche Vorhersagen trifft.
• Ressourcenanforderungen. Das Training eines neuronalen Netzwerks ist rechenintensiv und erfordert erhebliche Ressourcen. Die meisten Anwender müssen in kostspielige GPU- oder TPU-Beschleuniger investieren. Neuronale Netze erfordern außerdem erhebliche Speicher- und Speicherressourcen, um große Datenmengen verarbeiten zu können.

Wofür werden neuronale Netze verwendet?

Hauptanwendungsfälle für ein neuronales Netzwerk sind Prozesse, die nach strengen Mustern ablaufen und große Datenmengen verarbeiten. Wenn der Datensatz zu groß ist, als dass ein Mensch ihn in einem angemessenen Zeitrahmen verstehen könnte, ist der Prozess wahrscheinlich ein ausgezeichneter Kandidat für die Einführung von KNN.

Hier sind einige häufige Anwendungsfälle für ein neuronales Netzwerk:

• Bildklassifizierung. Die Identifizierung von Objekten in Bildern ist ein beliebter Anwendungsfall für ein neuronales Netzwerk. Beispiele hierfür sind die Klassifizierung von Bildern zur Erkennung von Anomalien und die Identifizierung physischer Bedrohungen in Live-Kameraaufnahmen.
• Chatbots. Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen Chatbots die Teilnahme an realistischen Gesprächen und die Bereitstellung von Unterstützung in verschiedenen Bereichen.
• Autonome Fahrzeuge. Selbstfahrende Autos nutzen neuronale Netze, um Fußgänger zu erkennen, Verkehrszeichen und -signale zu erkennen und durch komplexe Straßenumgebungen zu navigieren.
• Spracherkennung. Spracherkennungssysteme verwenden ANNs, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Mit dieser Funktion können Benutzer Sprachbefehle an Smartphones, virtuelle Assistenten und Freisprechsteuerungen erteilen.
• Empfehlungssysteme. Viele Organisationen nutzen ein neuronales Netzwerk, um Empfehlungs-Engines zu betreiben, die Benutzerpräferenzen analysieren, um personalisierte Inhalte oder Dienste vorzuschlagen.
• Betrugserkennung. Viele Betrugserkennungssysteme verwenden ANNs, um verdächtige Muster oder Anomalien bei Finanztransaktionen zu identifizieren. Diese Systeme erkennen zuverlässig Anzeichen von Kreditkartenbetrug, Identitätsdiebstahl und Geldwäsche.
• Gestenerkennung. Neuronale Netze eignen sich hervorragend für die Erkennung und Interpretation von Handgesten, die von Kameras oder Sensoren erfasst werden. Diese Funktion ermöglicht Benutzern die Interaktion mit Geräten und Schnittstellen durch Handbewegungen.
• Medizinische Diagnose. Gesundheitsdienstleister nutzen häufig neuronale Netze, um medizinische Bilder (MRT-Scans, Röntgenaufnahmen, histopathologische Schnitte usw.) zu analysieren und bei der Krankheitsdiagnose und Behandlungsplanung zu helfen.
• Vorausschauende Wartung. Neuronale Netze können Sensordaten von Industriemaschinen und -geräten analysieren, um potenzielle Ausfälle oder Wartungsbedarf vorherzusagen. Ein ANN ermöglicht proaktive Wartungsstrategien, die Ausfallzeiten minimieren und die Betriebseffizienz optimieren.

So trainieren Sie ein neuronales Netzwerk

Der erste Schritt beim Training eines neuronalen Netzwerks besteht darin, relevante Trainingsdaten zu sammeln. Um beispielsweise ein ANN zu erstellen, das die Gesichter von Schauspielern identifiziert, würde der anfängliche Datensatz Zehntausende Bilder von Schauspielern, Nicht-Schauspielern, Masken und Statuen umfassen.

Datensätze erfordern oft eine gewisse Vorverarbeitung, die Aufgaben umfasst wie:

• Skalieren numerischer Daten auf einen Standardbereich, typischerweise zwischen 0 und 1 oder -1 und 1.
• Größenänderung von Bildern.
• Aufteilen von Text in kleinere, besser handhabbare Einheiten (sogenannte Token).

Als nächstes teilen die Anwender die vorbereiteten Daten in drei Sätze auf, die während des Trainings eine unterschiedliche Rolle spielen:

• Trainingssätze zum Trainieren des Modells.
• Validierungssätze zur Überwachung der ANN-Leistung während des Trainings.
• Testsätze zur Bewertung der Leistung des Modells nach dem Training.

Sobald alle drei Datensätze bereit sind, kann der Trainingsprozess beginnen. Der Trainingsdatensatz gelangt iterativ in das Modell und das Netzwerk aktualisiert kontinuierlich seine Gewichte und Schwellenwerte, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Administratoren müssen die Leistung des Modells im Validierungssatz während des Trainings überwachen, um eine Überanpassung zu verhindern.

Die meisten Anwender experimentieren während des Trainings mit verschiedenen Parametern. Die Optimierung der Lernrate, der Stapelgröße und der Knotenarchitektur ist die beste Möglichkeit, die Leistung des Validierungssatzes zu verbessern. Admins testen auch oft anders:

• Regularisierungsmethoden (z. B. L1- und L2-Regularisierung, Dropout).
• Optimierungsalgorithmen (z. B. Adam, RMSprop, SGD).
• Techniken zum Umgang mit unausgeglichenen Daten (z. B. Oversampling, Undersampling, SMOTE).

Sobald das Training abgeschlossen ist, bewerten Administratoren die Leistung des Modells im Testsatz, um seine Generalisierungsfähigkeit zu beurteilen und sicherzustellen, dass es bei unsichtbaren Daten gut funktioniert. Wenn das trainierte Modell diese Tests besteht, ist das ANN bereit für den Einsatz in der Produktionsumgebung. Anschließend trainiert sich das Netzwerk weiter, während es mit realen Eingaben und neuen Daten interagiert.

Eine unkomplizierte Investition (für den richtigen Anwendungsfall)

Obwohl erhebliche Investitionen in Trainingsdaten und Hardware erforderlich sind, revolutionieren ANNs die Art und Weise, wie Unternehmen zeitaufwändige und doppelte Aufgaben bewältigen. Wenn Ihr Anwendungsfall sich wiederholende Muster und große Datenmengen umfasst, ist die Investition in ein neuronales Netzwerk eine offensichtliche Wahl.