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Neuronale Netze - komplett

Was sind Neuronale Netze?

Neuronale Netze (1)), oft auch als künstliche, neuronale Netze (2)) oder artificial neural networks (3)) bezeichnet, sind informationsverarbeitende Systeme, die aus einer großen Anzahl einfacher Einheiten (Zellen, Neuronen) bestehen, die sich Informationen in Form der Aktivierung der Zellen über gerichtete Verbindungen (connections, links) zusenden.

Das Studium neuronaler Netze ist motiviert durch ihre grobe Analogie zu den Gehirnen von Säugetieren, bei denen Informationsverarbeitung durch sehr viele Nervenzellen stattfindet, die im Verhältnis zum Gesamtsystem sehr einfach sind und die den Grad ihrer Erregung über Nervenfasern an andere Nervenzellen weiterleiten.

Neben dieser Motivation durch die teilweise Ähnlichkeit zu erfolgreichen biologischen Systemen beziehen (künstliche) neuronale Netze aber einen großen Teil ihrer Motivation, speziell für die Naturwissenschaften, aus der Tatsache, dass es sich hierbei um massiv parallele, lernfähige Systeme handelt, die auch für sich genommen als parallele Algorithmen interessant sind. Diese Algorithmen sind in Form von Programmen, Netzwerksimulatoren oder auch in Form spezieller neuronaler Hardware in vielen Anwendungsgebieten einsetzbar.

Ein wesentliches Element dieser künstlichen neuronalen Netze ist ihre Lernfähigkeit, die Fähigkeit, eine Aufgabe, wie etwa ein Klassifikationsproblem, selbständig aus Trainingsbeispielen zu lernen, ohne dass das neuronale Netz dazu explizit programmiert werden muss.

Je nach Interesse und fachlicher Ausrichtung des Forschers spielen unterschiedliche Gesichtspunkte neuronaler Netze eine Rolle: Bei Biologen, Neurobiologen, Neurophysiologen und Medizinern steht besonders der Gesichtspunkt der Ähnlichkeit des Modells mit der biologischen Realität im Vordergrund. Man versucht, künstliche neuronale Netze zu entwickeln, die in möglichst vieler Hinsicht dem biologischen Vorbild entsprechen, so dass durch Simulation der Modelle Rückschlüsse auf noch ungeklärte Eigenschaften des biologischen Systems möglich werden. Bei Psychologen steht das Interesse im Mittelpunkt, psychologische Phänomene des menschlichen Gehirns mit diesen Modellen zu modellieren, zu simulieren und vorherzusagen. Die Informatik beschäftigt sich zwar teilweise auch mit Fragen einer möglichst biologienahen Simulation und Modellierung der neuronalen Netze, meist stehen aber andere Gesichtspunkt im Vordergrund: die Eigenschaften neuronaler Netze als massiv parallele Algorithmen, ihre Lernfähigkeit und Effizienz. Sie werden dabei oft als ein zur sogenannten symbolischen, künstlichen Intelligenz komplementärer Ansatz zur Erstellung intelligenter Systeme betrachtet. Auch das noch junge Gebiet Bioinformatik, im Überschneidungsbereich der Biologie und der Informatik, überlappt mit dem Gebiet der neuronalen Netze. Mathematiker sind noch stärker als Informatiker an theoretischen Aussagen über die Eigenschaften der stark vereinfachten künstlichen neuronalen Netze interessiert, an Fragen zur Stabilität rekurrenter Netze, zur Speicherkapazität und zum theoretischen Verhalten von Lernalgorithmen. Dies sind auch Fragen, die sich Informatiker stellen müssen, wenn sie diese Algorithmen auf Rechnern implementieren. Einige Modelle neuronaler Netze sind schließlich aus der Physik entlehnt, so dass sie auch für Physiker sehr interessant sind. Die Elektrotechnik schließlich stellt oft zusammen mit der Informatik spezialisierte Hardware zur Simulation neuronaler Netze zur Verfügung, mit deren Hilfe Netze viel schneller trainiert werden können, als dies mit reinen Software-Simulatoren möglich ist.

Abb.1
Wissenschaften mit Verbindung zum Gebiet der neuronalen Netze.

Die Größe der Ellipsen soll keine Angabe über die Wichtigkeit oder Größe des Gebiets darstellen, sondern ergab sich lediglich aus der Tatsache, dass die Überschneidungen vieler Disziplinen dargestellt werden sollen, die das Gebiet Neuronale Netze beeinflussen.

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