Neuronale Netze – einfach erklärt

Zugegeben, das Thema neuronale Netze kann anfangs verwirrend und vielleicht etwas einschüchternd wirken. Aber keine Sorge! Wir bieten dir eine verständliche Einführung in die wichtigsten Grundlagen und Konzepte von neuronalen Netzen. Mit diesem Artikel wirst du die Technologie und ihre Anwendungsmöglichkeiten besser begreifen.

Es erwarten dich folgende spannende Aspekte:

• Die Unterschiede zwischen künstlichen und natürlichen neuronalen Netzen und ihre Relevanz für Deep-Learning-Modelle.
• Die zentralen Komponenten und die Architektur eines neuronalen Netzwerks.
• Das Zusammenspiel von Gewichten, Schwellenwerten und Aktivierungsfunktionen, welche maßgeblich die Funktionsweise und den Lernprozess der Netze beeinflussen.

Neugierig geworden? Zögere nicht länger und vertiefe gemeinsam mit uns dein Wissen über neuronale Netze.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind eine zentrale Technologie im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI). Sie bestehen aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen "Neuronen" oder Knoten, die Informationen verarbeiten. Diese Netze können lernen, Muster in Daten zu erkennen und komplexe Aufgaben durchzuführen.

Neuronale Netze: Grundlagen und Konzepte

Der Unterschied zwischen künstlichen und natürlichen neuronalen Netzen

Der Unterschied zwischen künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und natürlichen neuronalen Netzen besteht hauptsächlich darin, dass sie zwar ähnliche Prinzipien nutzen, aber auf sehr unterschiedliche Weise funktionieren.

1. Struktur

• Natürliche neuronale Netze: Diese Netze bestehen aus echten biologischen Neuronen im Gehirn von Menschen oder Tieren. Ein typisches menschliches Gehirn enthält etwa 86 Milliarden Neuronen, die über Synapsen miteinander verbunden sind. Diese Synapsen sind die Verbindungen, durch die Neuronen miteinander kommunizieren, hauptsächlich durch chemische Signale (Neurotransmitter).
• Künstliche neuronale Netze (KNN): KNN sind mathematische Modelle, die die Grundidee der biologischen Neuronen nachahmen. Sie bestehen aus "künstlichen Neuronen" (auch Knoten genannt), die durch gewichtete Verbindungen miteinander verknüpft sind. Diese "Gewichte" sind Zahlen, die festlegen, wie stark ein Neuron das nächste beeinflusst. Obwohl die Struktur an das biologische Gehirn angelehnt ist, sind KNN viel einfacher und arbeiten auf digitalen Computern statt in einem biologischen Körper.

2. Kommunikation und Verarbeitung

• Natürliche neuronale Netze: Biologische Neuronen kommunizieren durch chemische und elektrische Signale. Die Kommunikation erfolgt über Synapsen, und die Übertragung von Informationen ist oft komplex, da sie durch eine Kombination aus elektrochemischen Reaktionen gesteuert wird. Ein Neuron feuert ein Signal ab, wenn ein bestimmter Schwellenwert überschritten wird, und dieses Signal kann entweder einen erregenden oder hemmenden Einfluss auf das nächste Neuron haben.
• Künstliche neuronale Netze: In KNN wird die Kommunikation rein mathematisch modelliert. Neuronen geben keine chemischen oder elektrischen Signale ab, sondern berechnen eine einfache mathematische Funktion auf Grundlage der Eingabewerte und ihrer Gewichte. Wenn ein Neuron "feuert", wird sein Ergebnis an das nächste Neuron weitergegeben, das wiederum eine ähnliche Berechnung durchführt. Die Aktivierungsfunktionen (z. B. ReLU oder Sigmoid) simulieren das "Feuern" von Neuronen.

3. Lernmechanismen

• Natürliche neuronale Netze: Lernen im biologischen Gehirn erfolgt durch neuronale Plastizität, was bedeutet, dass sich die Stärke der Verbindungen (Synapsen) zwischen Neuronen ändert. Diese Veränderungen treten durch chemische Reaktionen und strukturelle Anpassungen auf, die durch Erfahrungen und Reize im Laufe der Zeit verursacht werden. Biologische Netze lernen kontinuierlich und sind sehr anpassungsfähig.
• Künstliche neuronale Netze: In KNN erfolgt das Lernen durch Anpassung der Gewichte zwischen den Neuronen. Dies wird häufig durch einen Algorithmus namens Backpropagation und Optimierungsmethoden wie den Gradientenabstieg erreicht. Das Netz wird mit einem Datensatz trainiert, indem es schrittweise seine Fehler reduziert. Dieser Lernprozess ist weniger flexibel und geschieht meist in Phasen (Training und Anwendung), im Gegensatz zum kontinuierlichen Lernen des biologischen Gehirns.

4. Komplexität

• Natürliche neuronale Netze: Das Gehirn ist extrem komplex. Es gibt nicht nur Milliarden von Neuronen, sondern auch viele verschiedene Typen von Neuronen, die sich in ihrer Struktur, Funktion und den chemischen Prozessen, die sie steuern, unterscheiden. Diese Neuronen arbeiten parallel und sind in der Lage, riesige Mengen an Informationen gleichzeitig zu verarbeiten.
• Künstliche neuronale Netze: KNN sind relativ einfach im Vergleich zu natürlichen Netzen. Auch wenn moderne Netzwerke viele Millionen Neuronen (oder Parameter) haben können, sind sie immer noch weit entfernt von der Komplexität und Effizienz des Gehirns. Außerdem arbeiten sie sequentiell auf Computerprozessoren oder parallelen Systemen (wie GPUs), während das Gehirn vollständig parallel arbeitet.

5. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

• Natürliche neuronale Netze: Das menschliche Gehirn ist sehr flexibel und anpassungsfähig. Es kann mit unvollständigen Informationen umgehen, lernt kontinuierlich und passt sich neuen Situationen an, oft auch ohne explizites Training. Es kann eine Vielzahl von Aufgaben wie Wahrnehmung, Bewegung, Gedächtnis und Bewusstsein steuern, die alle hochgradig miteinander verflochten sind.
• Künstliche neuronale Netze: KNN sind weniger flexibel. Sie müssen speziell für bestimmte Aufgaben trainiert werden und funktionieren in der Regel nur in den Bereichen, für die sie entwickelt wurden. Zum Beispiel kann ein KNN, das darauf trainiert wurde, Katzen in Bildern zu erkennen, nicht ohne weiteres für eine andere Aufgabe, wie die Spracherkennung, verwendet werden. Transferlernen und Multitasking-Modelle sind Ansätze, um diese Einschränkung zu mildern, aber sie erreichen noch nicht die Flexibilität des menschlichen Gehirns.

6. Ziel und Anwendung

• Natürliche neuronale Netze: Das Ziel der natürlichen neuronalen Netze ist es, das Überleben zu sichern, Wahrnehmungen zu verarbeiten, Gedächtnis zu speichern, Handlungen zu steuern und höhere kognitive Fähigkeiten wie Sprache, Logik und Kreativität zu ermöglichen.
• Künstliche neuronale Netze: Das Ziel von KNN ist es, spezifische Aufgaben zu lösen, für die sie trainiert wurden, wie Mustererkennung, Klassifikation oder Vorhersagen. Sie sind Werkzeuge in der KI und werden in Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung, autonome Systeme und viele weitere Anwendungen eingesetzt.

Wie neuronale Netze funktionieren – einfach erklärt

Ein neuronales Netz ist wie ein Team von Menschen, die gemeinsam versuchen, eine Entscheidung zu treffen. Jeder Mensch in diesem Team stellt ein "Neuron" dar, und sie alle arbeiten zusammen, um zu einer Schlussfolgerung zu kommen.

1. Eingabe: Die Daten werden weitergegeben

Zuerst erhält das neuronale Netz Eingaben. Das könnten Zahlen sein wie z. B. Pixelwerte in einem Bild, Wörter in einem Text oder andere Informationen. Diese Eingaben werden an die "Neuronen" in der Eingabeschicht weitergegeben.

Etwa: Du zeigst dem Netz ein Bild einer Katze. Jedes Pixel des Bildes wird als Zahl (z. B. Helligkeitswert) an das Netz weitergeleitet.

2. Verarbeitung: Neuronen treffen Entscheidungen

Die Neuronen nehmen diese Zahlen auf und verarbeiten sie. Jedes Neuron nimmt die Eingaben, multipliziert sie mit bestimmten "Gewichten" (diese legen fest, wie wichtig jede Eingabe ist) und addiert diese Werte.

Zum Beispiel: Ein Neuron bekommt als Eingabe den Wert eines Pixels. Es prüft dann, wie stark dieses Pixel die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass auf dem Bild eine Katze ist.

Danach wendet das Neuron eine Aktivierungsfunktion an, die entscheidet, ob das Neuron "aktiviert" wird (also eine Information weitergibt) oder nicht. Wenn das Neuron aktiviert wird, schickt es das Ergebnis an die Neuronen der nächsten Schicht weiter.

3. Vorhersage: Das Netz gibt eine Antwort

Am Ende gelangt die Information zur Ausgabeschicht. Diese Schicht entscheidet dann, was die Antwort des Netzes ist – z. B., ob das Bild eine Katze zeigt oder nicht. Die Antwort kann eine einzelne Zahl oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein (z. B. "90 Prozent Katze, 10 Prozent Hund").

4. Lernen: Fehler erkennen und verbessern

Nachdem das Netz eine Vorhersage gemacht hat, wird überprüft, wie gut oder schlecht diese Vorhersage war, indem man sie mit der richtigen Antwort vergleicht. Wenn das Netz falsch lag, berechnet es den Fehler.

Nun lernt das Netz aus seinen Fehlern: Es passt die Gewichte in den Verbindungen zwischen den Neuronen an, damit es beim nächsten Mal eine bessere Vorhersage machen kann. Dieser Vorgang heißt Training. Es wird so oft wiederholt, bis das Netz gute Ergebnisse liefert.

Etwa: Wenn das Netz das Bild falsch als Hund klassifiziert hat, werden die Gewichte so angepasst, dass es beim nächsten Mal bessere Chancen hat, die Katze korrekt zu erkennen.

5. Wiederholung: Der Lernprozess

Das Training passiert viele Male, oft mit Hunderttausenden oder Millionen von Beispielen. Jedes Mal verbessert das Netz seine Gewichte ein wenig, bis es sehr gute Vorhersagen machen kann. Am Ende kann es sogar mit neuen Bildern (die es vorher nie gesehen hat) gut umgehen.

Kurz zusammengefasst: Ein neuronales Netz nimmt Daten auf, verarbeitet sie in vielen kleinen Schritten (ähnlich wie Menschen, die miteinander diskutieren), und gibt eine Vorhersage. Wenn es falsch liegt, lernt es aus den Fehlern und wird durch Anpassungen besser. Durch wiederholtes Training wird es immer genauer bei der Lösung von Aufgaben wie der Erkennung von Bildern, Sprache oder anderen Mustern.

Anwendungsbereiche und Beispiele neuronaler Netze

Bilderkennung und maschinelles Sehen

Im Bereich der Bilderkennung und des maschinellen Sehens liegen die Stärken neuronaler Netze vor allem in der Mustererkennung und Klassifikation verschiedener Objekte in Daten oder auf Bildern. Dank ihrer Effizienz können neuronale Netze beispielsweise Aufgaben im Bereich der Handschrifterkennung in nur wenigen Minuten statt Stunden bewältigen.

Ein anschauliches Beispiel für den erfolgreichen Einsatz neuronaler Netze ist der Suchalgorithmus von Google: Hierbei erfolgt die Bewertung und Sortierung der Relevanz von Webseiten mithilfe von neuronalen Netzen.

Arten und Architekturen künstlicher neuronaler Netze

Feedforward-Neural-Networks

Feedforward-Neural-Networks bilden die Grundlage für viele neuronale Netze. In diesen Netzwerken werden Daten von einer Schicht zur nächsten weitergegeben. Die meisten tiefen neuronalen Netzwerke, auch als Deep-Learning-Netzwerke bezeichnet, sind Feedforward-Netzwerke, welche nur in eine Richtung arbeiten. Zu dieser Kategorie gehört auch das bekannte Perzeptron, welches 1958 von Frank Rosenblatt entwickelt wurde und als ältestes neuronales Netzwerk gilt.

Ein charakteristisches Merkmal dieser Netzwerke ist ihr Lernprozess, bei dem die sogenannte Backpropagation zum Einsatz kommt. Mit dieser Methode lässt sich der Fehler, der mit jedem Neuron verknüpft ist, berechnen und somit die Parameter des Modells anpassen.

Recurrent Neural Networks (RNN)

Recurrent Neural Networks (RNNs) repräsentieren eine fortgeschrittene Form neuronaler Netze. Sie sind speziell für Zeitreihendaten konzipiert und eignen sich daher hervorragend für Anwendungen wie Börsen- oder Umsatzprognosen. Im Unterschied zu den einfachen Feedforward-Netzwerken verfügen RNNs über rekurrente Strukturen, die eine Rückkopplung der Daten ermöglichen und dadurch einen internen Speicher für das Netzwerk schaffen. Ein bekanntes Beispiel hierfür sind Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, welche besonders gute Ergebnisse bei der Verarbeitung von langen Sequenzen erzielen können.

Convolutional Neural Networks (CNN)

Convolutional Neural Networks, kurz CNNs, sind entscheidend für viele Anwendungen im Bereich maschinelles Sehen, Bilderkennung und Computer Vision. Sie bestehen aus mehrschichtigen Architekturen und höheren Abstraktionsebenen, sogenannten Convolutional Layers, die auf dem Prinzip der Convolution beruhen. Durch das Anwenden von Filtern, die lokal über das Eingabedatenfeld geschoben werden, entstehen hierbei künstliche Informationshierarchien.

Die enge Verbindung zwischen CNNs und Deep-Learning-Algorithmen zeigt sich vor allem in ihrem grundlegenden Aufbau. Schließlich ist ein neuronales Netzwerk mit mehr als drei Schichten schon als Deep-Learning-Algorithmus anzusehen.

Zu den erfolgreichen Einsatzgebieten von CNNs zählen:

• Bildklassifizierung: CNNs identifizieren und kategorisieren Objekte innerhalb von Bildern.
• Objekterkennung: Neben der Identifizierung können CNNs auch die Position und Anzahl von Objekten in einem Bild erkennen.
• Autonomes Fahren: In selbstfahrenden Fahrzeugen werden CNNs zur Erkennung von Straßen, Verkehrsschildern und anderen Verkehrsteilnehmern eingesetzt.

Der Zusammenhang zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Deep Learning und neuronale Netze hängen eng zusammen:

• Neuronale Netze sind das Grundgerüst, auf dem Deep Learning aufbaut.

• Deep Learning verwendet sehr tiefe (viele Schichten) neuronale Netze, um Muster in Daten zu lernen.

• Je mehr Schichten ein neuronales Netz hat, desto komplexer können die Lernaufgaben werden. Deep Learning nutzt diesen Vorteil, um große und komplexe Datenmengen zu verarbeiten und zu lernen.

Stell dir ein neuronales Netz vor, das für die Erkennung von handgeschriebenen Ziffern verwendet wird. Ein einfaches neuronales Netz mit nur einer oder zwei versteckten Schichten kann vielleicht grundlegende Merkmale wie Linien und Winkel erkennen. Ein Deep-Learning-Netzwerk mit vielen Schichten kann jedoch komplexere Muster, wie die genaue Form von Ziffern, erfassen und so viel genauer vorhersagen, welche Ziffer vorliegt.

Wichtige Techniken im Deep Learning

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Besonders nützlich für Bildverarbeitung.

• Recurrent Neural Networks (RNNs): Speziell für sequenzielle Daten, wie Texte oder Zeitreihen.

• Generative Adversarial Networks (GANs): Bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen und werden verwendet, um realistische Daten (z. B. Bilder) zu generieren.

Entwicklung und Implementierung neuronaler Netze

Trainingsprozess und Lernverfahren

Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzes erfordert einen Trainingsdatensatz. In der Trainingsphase werden diese Daten verwendet, um das Modell zu trainieren und den Lernprozess voranzutreiben.

Die Eingabedaten werden zu Beginn in das Modell eingegeben, anschließend wird das Modell initialisiert und der Lernprozess, der in der Regel durch unüberwachtes oder überwachtes Lernen stattfindet, abgewickelt. Schließlich wird das Modell so angepasst, dass das gewünschte Ergebnis erzielt wird. Im Falle der zuvor erwähnten Backpropagation wird der im Netz entstandene Fehler rückwärts propagiert, um die Gewichte der Verbindungen zu optimieren.

Bekannte Frameworks: TensorFlow, Keras und PyTorch

Bei der Implementierung von neuronalen Netzen können verschiedene Frameworks eine wertvolle Unterstützung bieten. Drei populäre und weit verbreitete Frameworks sind:

• TensorFlow – Ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das vom Google Brain Team entwickelt wurde.
• Keras – Eine benutzerfreundliche, auf TensorFlow aufbauende Deep-Learning-Bibliothek mit einer höheren Abstraktionsebene.
• PyTorch – Ein weiteres beliebtes Framework, das von der KI-Forschungsgruppe von Facebook entwickelt wurde.

Tipps für den erfolgreichen Einsatz neuronaler Netze

Um neuronale Netze effektiv einzusetzen und die besten Ergebnisse zu erzielen, sollten folgende Ratschläge berücksichtigt werden:

1. Relevante Trainingsdaten: Ein ausreichend großer und repräsentativer Trainingsdatensatz ist von großer Bedeutung für die Leistung des Modells.
2. Architekturwahl: Je nach Problemstellung ist die Wahl der richtigen Architektur (zum Beispiel RNN, CNN oder Feedforward) unerlässlich.
3. Modellevaluation: Um sicherzustellen, dass das Modell den gewünschten Aufgaben gerecht wird, sollte die Leistung regelmäßig überprüft werden.
4. Iteration: Der Trainingsprozess verläuft oftmals iterativ, sodass mehrere Durchläufe und Anpassungen von Parametern erforderlich sein können, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erreicht ist.

Zukünftige Herausforderungen von neuronalen Netzen

Forschungsförderung und ethische Aspekte

Im Bereich Forschungsförderung und Ethik sind mehrere zentrale Aspekte zu beachten:

• Faire Verteilung von Investitionen in verschiedene Technologien und Anwendungsbereiche
• Analyse potenzieller negativer Auswirkungen, etwa Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungen und Entwicklung von Lösungsansätzen
• Unterstützung interdisziplinärer Zusammenarbeit, um ethische Normen und soziale Akzeptanz in die Entwicklung neuronaler Netze zu integrieren
• Förderung von Open-Source-Ansätzen und offenen Daten, um Wissen und Fortschritte allgemein zugänglich zu machen und eine Vielzahl von Akteuren einzubeziehen

Verantwortungsbewusste Anwendung künstlicher Intelligenz

Die Anwendung künstlicher Intelligenz, insbesondere in Bezug auf neuronale Netze, erfordert ethisches und gesellschaftlich verantwortungsvolles Handeln:

• Transparenz: Offene Kommunikation über den Einsatz künstlicher Intelligenz und ausführliche Dokumentation der verwendeten Algorithmen und Techniken
• Kontrollierbarkeit: Gewährleistung von Kontroll- und Einflussmöglichkeiten für die Anwender von neuronalen Netzen
• Sicherheit: Robuste und verschlüsselte Netzarchitekturen zur Minimierung von Risiken und Anfälligkeiten
• Privatsphäre: Schutz der Privatsphäre von Nutzern und sorgfältiger Umgang mit personenbezogenen Informationen

Fazit

Neuronale Netze sind Modelle des maschinellen Lernens, die der Struktur und Arbeitsweise biologischer Neuronen nachempfunden sind. Sie ermöglichen es, komplexe Herausforderungen zu bewältigen, indem sie aus Schichten künstlicher Neuronen bestehen, die durch Gewichte, Schwellenwerte und Aktivierungsfunktionen miteinander verbunden sind und Entscheidungen treffen.

In diesem Artikel haben wir die folgenden Erkenntnisse gewonnen:

• Grundprinzip: Neuronale Netze setzen sich aus künstlichen Neuronen zusammen und bilden die Grundlage für Deep-Learning-Modelle.
• Kernkonzept: Sie gliedern sich in Eingabeschicht, verborgene Schichten und Ausgabeschicht, die mithilfe von Gewichten und Schwellenwerten miteinander verknüpft sind.
• Funktionsweise: Neuronale Netze lernen durch Interaktion und Zusammenarbeit der Neuronen innerhalb der Schichten sowie durch den Einsatz von Aktivierungsfunktionen.

Um neuronale Netze besser zu verstehen, ist es entscheidend, ihren Aufbau und ihre Funktionsweise zu erfassen. Nutze diese Erkenntnisse, um dein Wissen über maschinelles Lernen zu vertiefen und kreativ sowie zielgerichtet mit neuronalen Netzen zu arbeiten. Durch das Verständnis dieser leistungsstarken Modelle eröffnen sich Potenziale für bedeutende Fortschritte in verschiedensten Bereichen.

FAQ

Antworten zu häufig auftretenden Fragen sind im Folgenden aufgeführt.

Was sind Anwendungsbereiche für neuronale Netze?

Neuronale Netze finden Einsatz in Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung, selbstfahrende Autos und Empfehlungssysteme. Sie erleichtern komplexe Datenauswertung und fördern intelligente Entscheidungen.

Sind neuronale Netze dem menschlichen Gehirn ähnlich?

Neuronale Netze sind menschlichen Gehirnen ähnlich, da sie Lern- und Denkprozesse simulieren. Sie basieren auf vernetzten künstlichen Neuronen und adaptieren ihr Verhalten. Jedoch erreichen sie noch nicht die Komplexität und Flexibilität echter Gehirne.

Was ist Overfitting in neuronalen Netzen und wie kann man es verhindern?

Overfitting in neuronalen Netzen entsteht, wenn das Modell zu spezifisch auf Trainingsdaten lernt und schlecht auf neue Daten generalisiert. Verhindere es durch weniger komplexe Modelle, Regularisierung oder Validierung. Achte auf richtige Datenaufteilung und Test-Performance zur Kontrolle.

Thomas Sesli

Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.