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Was ist ein PERZEPTRON? | Grundlage Neuronale Netze | Künstliche Intelligenz | #ki #ai
Das Wichtigste aus dem Video
Tipp auf eine Zeit – das Video springt genau dorthin.
Transkriptautomatisch erstellt · 10 Zeilen
- Heute geht's um Neuronale Netzwerke. Tiefe Neuronale Netze sind quasi die Grundlage für diesen neuen KI Hype, den wir gerade erleben. Weil die so performant
- sind und so viele Vorteile haben. Fangen wir an mit einer Wiederholung Das sollen die Neurone sein und hier gibt's ein weiteres Neuron, sie sind alle Feed Forward, also
- nach vorne gerichtet verbunden. Und jede dieser Kanten hat ein Gewicht mit W abgekürzt für Weight. Wir hatten diese Struktur kennengelernt, das ist natürlich das Perzeptron 1957 von Rosenblatt
- Und dieses Perceptron funktioniert so, dass die Aktivität dieser Neurone hier - gewichtet mit den einzelnen Gewichten auf den Kanten - summiert werden, das heißt, was hier passiert ist:
- wir haben eine Summe, eine Summe über alle Eingänge. Nennen wir die Eingänge mal hier A für Aktivität. A1, A2, A3, A4. Und nennen wir das hier einfach mal A-Dach und kriegt eine 1, es gibt gibt
- nur einen Ausgang. Dann ist die Aktivität dieses Neurons gegeben durch die Summe, die gewichtete Summe dieser Aktivitäten, gewichtet mit den einzelnen Gewichten. Das
- heißt wir haben hier ein Gewicht, nennen wir Gewicht M, summieren über alle M= 1 bis M, das sind die Anzahl aller Input-Neuronen, also die Gewichte W von M mit den Aktivitäten Am.
- wenn wir das so machen würden hätten wir nur eine lineare Summe der Eingangssignale. Das heißt jetzt kommt der Trick, wir machen davon noch eine nichtlineare Funktion
- und diese nichtlineare Funktion hat den Namen Aktivierungsfunktion. Das hier, was hier steht, das ist dann das was A-Dach 1 ist, also Aktivität in diesem Neuron, auf das projiziert ist,
- ist die gewichtete Summe der Inputs und dann eine Aktivierungsfunktion G die nichtlinear ist
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