Neuronale Netze: Grundbausteine einfach erklärt

Neuronale Netze sind die Basis des Deep Learnings. Sie lernen Muster aus Daten, ohne explizit programmiert zu sein.

Das Perzeptron

Ein künstliches Neuron bekommt Eingaben, gewichtet sie, summiert und gibt eine Aktivierung aus: y = aktivierung(gewichte · eingaben + bias).

Aktivierungsfunktionen

ReLU: max(0, x) – Standard in versteckten Schichten.
Sigmoid: 0..1 – für binäre Klassifikation.
Softmax: Wahrscheinlichkeitsverteilung über Klassen.

Training: Backpropagation

Das Netz macht Vorhersagen, der Fehler (Loss) wird berechnet, und die Gewichte werden rückwärts angepasst (Gradientenabstieg). Dieser Zyklus wiederholt sich über viele Epochen.

Overfitting

Das Netz lernt Trainingsdaten auswendig statt zu generalisieren. Gegenmittel: mehr Daten, Dropout, Early Stopping, Regularisierung.

Werkzeuge

PyTorch und TensorFlow sind die Standards. Für Einsteiger: Keras, fastai, Hugging Face Transformers.

Weiterführend: KI: Grundlagen.