KI Perzeptron
TECHNIK uropa
https://www.youtube.com/watch?v=GWVp2TUtom4

Transkript (automatisch erstellt)

0:00 in diesem Beitrag bearbeiten wir das perzeptron das perzeptron ist eine einzelne Einheit an Logik innerhalb eines neuralen Netzwerkes das perzeptron
0:15 ist ein Algorithmus ein Satz von Instruktionen der entscheidet ob etwas richtig oder falsch ist und oder Katze eine sehr einfache
0:28 Einheit sie besteht aus einem Neuron und wir können uns vorstellen es ist ein kleines Neuron in einem viel größeren Gehirn lasst uns das an einem Beispiel
0:44 anschauen wenn immer wir Logik oder den Prozess von denken überlegen beginnen wir oft mit Daten wir sehen etwas hören etwas
0:58 riechen etwas wir schmecken etwas und unser Gedanken ist ein direktes Resultat auf Daten denen wir ausgesetzt sind zum Beispiel ich versuchte Austern an einem
1:14 Festessen meine geschmackssensoren empfingen den Austen Imput die Sensoren Santen das Signal zu meinem Hirn wo das Hirn zur Entscheidung kam
1:29 ich habe Austern nicht gern mein Tischnachbar als auch aus dem er bekam also genau denselben Input aber sein Hirn kam zu Entscheidung ich liebe
1:44 Austern obwohl wir beide genau denselben Input ausgesetzt waren führte die Entscheidung zu einem komplett unterschiedlichen
1:55 Ergebnis das perzeptron kann mit gewichtungsschwellen werden ausgerüstet sein zum Beispiel die Hauptkomponente des perzeptrons sind
2:08 die imputaten in diesem Beispiel nehmen wir eine Zahl nennen wir sie x jedes perzeptron hat auch einen Satz von Gewichtungen diese Gewichtung
2:22 entscheidet genau wie viel Bedeutung wir dem entsprechenden Input bei Messen X2 ist viel bedeutender als X1 weil X2 ein Gewicht von 0,6 hat was
2:40 größer ist als 0,3 und deshalb wird X2 viel wichtiger für unsere Daten sein nun um die logische Entscheidung zu erreichen müssen wir die Gewichtung auf
2:56 die input-daten anwenden wir können das tun indem wir jeden Input mit der übereinstimmenden Gewichtung multiplizieren und dann die Resultate zu
3:10 einer gewichteten Summe addieren dann wird verglichen und ein gewisser Schwellenwert erreicht ist um zu entscheiden ob der Schwellenwert
3:21 erreicht ist benutzen wir etwas was Aktivierungsfunktion genannt wird diese Funktion sagt wenn der Schwellenwert nun kann man fünf ist ist
3:37 die Summe größer 0,5 dann gibt die Funktion richtig oder eins aus andererseits wenn die Summe kleiner oder gleich 0,5 ist gibt die Funktion falsch
3:51 oder nur aus die Hauptsache ist die Wahl des Schwellenwertes es muss nicht 0.5 sein eine andere wichtige Sache ist die Wahl
4:03 der Gewichtung der Input wird das ist die Aufgabe der Entwickler des künstlichen Netzwerken je nach Wahl der Gewichtung der inputwerte kann ein total
4:17 unterschiedlicher Wert aus dem perzeptron als Resultat ausgegeben werden [Musik]