Einleitung
Die Architektur eines neuronalen Netzwerks bestimmt maßgeblich seine Leistungsfähigkeit. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Architekturen neuronaler Netzwerke untersuchen, von einfachen Perzeptronen bis hin zu komplexen Deep-Learning-Modellen.
Perzeptron: Das einfachste neuronale Netzwerk
Das Perzeptron ist das einfachste Modell eines künstlichen Neurons. Es besteht aus einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht, ohne verborgene Schichten. Obwohl es nur lineare Probleme lösen kann, legte es den Grundstein für komplexere Modelle.
Feedforward Neural Networks (FNN)
Feedforward-Netzwerke sind die grundlegende Architektur in Deep Learning. Informationen fließen nur in eine Richtung – von der Eingabe zur Ausgabe – ohne Rückkopplungen. Diese Struktur ermöglicht die Modellierung komplexer Funktionen.
Convolutional Neural Networks (CNN)
CNNs sind speziell für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt. Sie verwenden Faltungsschichten, um lokale Merkmale zu extrahieren, und Pooling-Schichten zur Reduktion der Dimensionalität. Diese Architektur ist besonders effektiv in der Bildklassifikation und Objekterkennung.
Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory (LSTM)
RNNs sind für sequenzielle Daten wie Texte oder Zeitreihen konzipiert. Sie haben Rückkopplungen, die es ihnen ermöglichen, Informationen über Zeit zu speichern. LSTM-Netzwerke sind eine spezielle Art von RNNs, die das Problem des verschwindenden Gradienten adressieren und somit langfristige Abhängigkeiten besser modellieren können.
