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Fortschritte bei neuronalen Netzen
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Ein neuronales Netz ist eine Gruppe miteinander verbundener Einheiten, die als Neuronen bezeichnet werden und Signale aneinander senden. Neuronen können entweder biologische Zellen oder mathematische Modelle sein. Während einzelne Neuronen einfach sind, können viele von ihnen zusammen in einem Netzwerk komplexe Aufgaben erfüllen. Es gibt zwei Haupttypen von neuronalen Netzen, nämlich: In den Neurowissenschaften ist ein biologisches neuronales Netz eine physische Struktur, die in Gehirnen und komplexen Nervensystemen zu finden ist - eine Population von Nervenzellen, die durch Synapsen verb...
Ein neuronales Netz ist eine Gruppe miteinander verbundener Einheiten, die als Neuronen bezeichnet werden und Signale aneinander senden. Neuronen können entweder biologische Zellen oder mathematische Modelle sein. Während einzelne Neuronen einfach sind, können viele von ihnen zusammen in einem Netzwerk komplexe Aufgaben erfüllen. Es gibt zwei Haupttypen von neuronalen Netzen, nämlich: In den Neurowissenschaften ist ein biologisches neuronales Netz eine physische Struktur, die in Gehirnen und komplexen Nervensystemen zu finden ist - eine Population von Nervenzellen, die durch Synapsen verbunden sind. Im Kontext der Biologie ist ein neuronales Netz eine Population biologischer Neuronen, die durch Synapsen chemisch miteinander verbunden sind. Ein einzelnes Neuron kann mit Hunderttausenden von Synapsen verbunden sein. Jedes Neuron sendet und empfängt elektrochemische Signale, so genannte Aktionspotenziale, an seine angeschlossenen Nachbarn.Ein Neuron kann eine erregende Funktion haben, indem es die empfangenen Signale verstärkt und weiterleitet, oder eine hemmende Funktion, indem es stattdessen Signale unterdrückt. Beim maschinellen Lernen ist ein neuronales Netz ein künstliches mathematisches Modell, das zur Annäherung an nichtlineare Funktionen verwendet wird. Während die frühen künstlichen neuronalen Netze physische Maschinen waren, werden sie heute fast immer in Software implementiert.
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