Der ultimative Leitfaden zur ANN-Architektur: Schichten und Knoten

Erinnerst du dich an den Biologietest über Neuronen und das Gehirn aus deiner Schulzeit? 

Es ist an der Zeit, neuronale Netzwerke erneut zu betrachten, aber diesmal sprechen wir nicht über das menschliche Gehirn (oder die Ergebnisse dieses Tests). Stattdessen sprechen wir über künstliche neuronale Netzwerke. 

Entwickler verwenden Software für künstliche neuronale Netzwerke für Deep Learning, indem sie tiefe neuronale Netzwerke (DNNs) einsetzen, um intelligente Anwendungen zu entwickeln. 

Wie lernen künstliche neuronale Netzwerke?

Trotz ihrer Unterschiede werden künstliche neuronale Netzwerke im Allgemeinen mit dem menschlichen Gehirn verglichen. Sie arbeiten jedoch auf eine viel einfachere Weise.

Das menschliche Gehirn enthält Milliarden von Neuronen, die Neurotransmitter senden und empfangen und Informationen im ganzen Körper transportieren. Diese Neuronen helfen uns zu denken und zu lernen, indem sie sensorische Daten als Eingabe aufnehmen, sie verarbeiten und eine Ausgabe liefern. Dies geht so lange weiter, bis ein gewünschtes Ergebnis durch ein hochgradig vernetztes Netzwerk erreicht wird. 

Künstliche neuronale Netzwerke enthalten künstliche Neuronen (genannt Knoten), die ihnen helfen, aus Daten zu lernen und Probleme zu lösen. Die Algorithmen sind von den Schichten des menschlichen Gehirns inspiriert. Wie menschliche Gehirne haben auch ANNs eine vernetzte Netzwerkarchitektur, die aus drei Schichten besteht:

• Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist das, wonach es klingt – sie empfängt Informationen aus der Außenwelt in das künstliche neuronale Netzwerk. Die Eingabeknoten lesen die Rohdaten und bringen sie zur Verarbeitung in das System, bevor sie an die nächste Schicht weitergeleitet werden. 

• Verborgene Schicht: Sobald die Informationen durch die Eingabeschicht fließen, bewegen sie sich durch die mittleren, verborgenen Schichten zur eigentlichen Verarbeitung. Diese Schichten führen die komplexen Berechnungen durch, die notwendig sind, damit das ANN lernt und entsprechend Entscheidungen trifft. Abhängig vom Netzwerk kann es eine oder viele verborgene Schichten geben. 
• Ausgabeschicht: Schließlich teilt die Ausgabeschicht das Endergebnis oder die Entscheidung nach der Berechnung mit. 

Nach dem Empfang der Informationen verarbeitet das Netzwerk sie, entscheidet, was damit zu tun ist, und teilt dann seine Entscheidung mit. Berechnungen erfolgen, wenn Informationen von Schicht zu Schicht durch Vorwärts- und Rückwärtspropagationszyklen fließen, während das Netzwerk trainiert und lernt. Hier sind einige Definitionen, um das Konzept besser zu verstehen:

• Kanäle: Verbindungspunkte zwischen Neuronen von einer Schicht zur nächsten.
• Gewicht: Zugewiesene numerische Werte von Kanälen, die verwendet werden, um die Bedeutung jeder Eingabe zu bestimmen. 
• Aktivierungsfunktion: Eine Schwelle (mathematische Funktion), die bestimmt, ob ein bestimmtes Neuron in der verborgenen Schicht aktiviert wird oder nicht.
• Bias: Ein numerischer Wert, manchmal als Konstante definiert, der zur Eingabesumme hinzugefügt und durch die Aktivierungsfunktion geleitet wird. 
• Vorwärtspropagation: Der Prozess, bei dem aktivierte Neuronen Informationen über Kanäle in einer Vorwärtsbewegung weitergeben, um eine Ausgabe zu erzeugen. 
• Rückwärtspropagation: Der Prozess der Aktualisierung der Gewichte und Biases des Netzwerks basierend auf dem Ausgabe-Fehler, der rückwärts von der Ausgabe zur Eingabe arbeitet. 

Quelle: AI Mind

Welche Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken gibt es?

Verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken erfüllen unterschiedliche Komplexitäts- und Trainingsanforderungen.

1. Feed-forward neuronale Netzwerke (FNNs)

Ein FNN ist die einfachste Art von künstlichem neuronalen Netzwerk. Informationen fließen in eine Richtung von der Eingabeschicht durch die verborgenen Schichten und schließlich zur Ausgabeschicht, ohne Zyklen oder Schleifen im Trainingsprozess. Sofern nicht als notwendig erachtet, kann das Netzwerk aufgrund seiner Einfachheit sogar keine verborgene Schicht haben. Bei dieser Methode ist keine Rückwärtspropagation beteiligt. 

2. Modulare neuronale Netzwerke (MNNs)

In einem modularen neuronalen Netzwerk arbeiten mehrere unabhängige Netzwerke zusammen, um komplexe Aufgaben zu lösen, indem sie ihre Ergebnisse zum kollektiven Output beitragen. Diese Struktur teilt eine größere Aufgabe in kleinere Teile auf, und ein separates Modul bearbeitet jede Teilaufgabe entsprechend. Während des gesamten Prozesses arbeiten die Module unabhängig, sodass jedes Modul separat auf seine jeweiligen Daten im Zusammenhang mit seiner zugewiesenen Teilaufgabe trainiert werden kann. Netzwerke stören sich während des Berechnungsprozesses nicht gegenseitig. 

3. Convolutional neuronale Netzwerke (CNNs)

Convolutional neuronale Netzwerke (manchmal als ConvNets bezeichnet) sind darauf ausgelegt, Bilder zu verarbeiten und komplexe Muster effektiv zu erkennen. Sie extrahieren Merkmale aus Daten und lernen durch Training an einem gegebenen Satz von Bildern. Aufgrund ihrer automatisierten Merkmalsextraktionsfähigkeiten sind CNNs hochwirksam für die Objektklassifizierung (z. B. Gesichtserkennung) und andere Computer-Vision-Programme. 

4. Recurrent neuronale Netzwerke (RNNs)

Ein recurrent neuronales Netzwerk (RNN) verarbeitet und konvertiert sequenzielle Daten, wie Wörter, Sätze und Zeitreiheninformationen. Es gibt verschiedene Arten von RNN-Architekturen, darunter One-to-Many (eine Eingabe zu vielen Ausgaben), Many-to-Many (viele Eingaben zu vielen Ausgaben) und Many-to-One (viele Eingaben zu einer Ausgabe). Recurrent neuronale Netzwerke eignen sich gut für Übersetzungen, Textzusammenfassungen und Zeitreihen-Vorhersagemodelle. 

Vorteile von künstlichen neuronalen Netzwerken

ANNs haben das Feld der künstlichen Intelligenz revolutioniert, indem sie die Art und Weise nachahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Hier sind einige wichtige Vorteile der Verwendung von ANNs:

• Lernfähigkeit: ANNs können aus Datenmustern lernen und sich anpassen, was sie effektiv für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Vorhersagen macht.
• Nichtlineare Verarbeitung: Sie sind hervorragend darin, komplexe, nichtlineare Beziehungen zu modellieren, die traditionelle Algorithmen nur schwer bewältigen können.
• Vielseitigkeit: ANNs können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzen, Robotik und natürlicher Sprachverarbeitung.

Nachteile von künstlichen neuronalen Netzwerken

Obwohl ANNs bemerkenswerte Fähigkeiten bieten, sind sie nicht ohne Herausforderungen. Hier sind einige wichtige Nachteile der Verwendung von ANNs:

• Hohe Rechenanforderungen: Das Training von ANNs erfordert erhebliche Rechenleistung, was ressourcenintensiv und zeitaufwändig sein kann.
• Black-Box-Natur: Der Entscheidungsprozess in ANNs ist oft schwer zu interpretieren oder zu erklären, was die Transparenz einschränkt.
• Datenabhängigkeit: ANNs benötigen große Mengen an gelabelten Daten für ein effektives Training, die möglicherweise nicht immer leicht verfügbar sind.

Anwendungen von ANNs

ANNs sind die Grundlage für andere Deep-Learning-Algorithmen, einschließlich der drei unten aufgeführten Anwendungen. 

1. Gesichtserkennung

Gesichtserkennung-Technologie und Biometrie verwenden künstliche neuronale Netzwerke, um Gesichtszüge und -ausdrücke zu erkennen und Gesichter von anderen Nicht-Gesichtsobjekten zu unterscheiden. Convolutional neuronale Netzwerke (CNNs), die für die Bildverarbeitung, einschließlich Gesichtern, entwickelt wurden, sind hervorragend darin, komplexe Merkmale zu erkennen. Sie erstellen ein blueprint-ähnliches Bild, das als Gesichtsdruck bekannt ist, zur Referenz in einer Datenbank. Dann können Gesichter gescannt und mit dem Gesichtsdruck abgeglichen werden, um die Identität zu überprüfen. Sicherheitssysteme, soziale Medienplattformen und Strafverfolgungsbehörden verwenden Gesichtserkennungstechnologien. 

2. Echtzeitübersetzung 

Tools wie Google Translate verwenden neuronale maschinelle Übersetzung (NMT), um Echtzeitübersetzungen von einer Sprache in eine andere zu erzeugen. In NMT sagt das Netzwerk die Wahrscheinlichkeit einer Wortsequenz voraus, indem es Sätze in kleinere Teile zerlegt, um sie zu übersetzen. NMT lernt dann, wie man ähnlich strukturierte Sätze in der Zukunft übersetzt. 

3. Wettervorhersage

Wetterstationen, Satellitenbilder und Radargeräte sammeln wetterbezogene Daten, einschließlich Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Wetterbildgebung, Niederschlagsverfolgung und Sturmaktualisierungen. Diese Datensätze können als Eingabedaten für ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) verwendet werden. Durch das Training des ANN mit historischen Wetterdaten kann es lernen, Muster und Beziehungen zwischen Variablen für genauere zukünftige Wettervorhersagen zu erkennen. 

Top 5 Software-Tools für künstliche neuronale Netzwerke

Software für künstliche neuronale Netzwerke (ANN) hilft Unternehmen, Datenpools für das Basislernen und das Modelltraining zu sammeln. Entwickler verwenden auch tiefe neuronale Netzwerke (DNNs), eine Art von ANN, um intelligente Anwendungen mit Deep-Learning-Funktionalität zu entwickeln. Diese Netzwerke bilden die Grundlage für andere Deep-Learning-Algorithmen, wie Bilderkennung, Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). 

Um in die Kategorie der künstlichen neuronalen Netzwerke aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• Ein Netzwerk basierend auf vernetzten neuronalen Einheiten bereitstellen, um Lernfähigkeiten zu schaffen
• Eine Grundlage für tiefere Lernalgorithmen bieten
• Mit Datenquellen verknüpfen, um dem neuronalen Netzwerk Informationen zuzuführen

* Unten sind die fünf führenden Plattformen für künstliche neuronale Netzwerke aus dem Winter 2024 Grid® Report von G2 aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein. 

1. Google Cloud Deep Learning VM Image

Google Cloud Deep Learning VM Image bietet vorkonfigurierte VMs für Deep-Learning-Anwendungen, was es einfach und schnell macht, ein Projekt mit einem VM-Image zu starten, das die beliebtesten KI-Frameworks enthält. Deep Learning VM Image unterstützt maschinelle Lernframeworks wie PyTorch und TensorFlow. Darüber hinaus sind sie mit den neuesten NVIDIA® CUDA-X AI-Bibliotheken optimiert und bieten integrierte Unterstützung für JupyterLab. 

Was Benutzer am meisten mögen:

„Tolles Tool für Datenwissenschaftler/ML-Ingenieure. Es hat alle neuesten Module und ist einfach zu installieren. Vorgefertigte allgemeine Abhängigkeiten und Treiberunterstützung für GPU/TPU und CLI-Optionen machen es großartig. Es ermöglicht, dass einige Stunden Arbeit in wenigen Klicks erledigt werden.“ 

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Ramakant S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Benutzeroberfläche der Plattform könnte verbessert werden.“

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Udit S. 

2. AIToolbox

AIToolbox enthält AI-Module, die in Swift geschrieben sind, einschließlich Graphen/Bäume, lineare Regression, Support Vector Machines, neuronale Netzwerke, PCA, KMeans, genetische Algorithmen, MDP, Mischungen von Gaussians und logistische Regression. Neuronale Netzwerke können mehrere Schichten, Online- und Batch-Training sowie Feed-Forward- oder einfache rekurrente Schichten in einfachem Netzwerk-Training unterstützen. 

Was Benutzer am meisten mögen:

„AIToolbox bietet viele Tutorials, Artikel und Anleitungen, die helfen, neue Technologien zu erlernen. AIToolbox bietet Zugang zu verschiedenen AI- und ML-Tools und Bibliotheken, was es den Benutzern erleichtert, neue Technologien zu implementieren und zu experimentieren. AIToolbox ist benutzerfreundlich gestaltet, mit Funktionen, die es den Benutzern erleichtern, auf die Plattform zuzugreifen und sie zu nutzen."

- AIToolbox Review, Hem G. 

Was Benutzer nicht mögen:

„Manchmal hängt es, und wir erleben Verzögerungen in der Antwort; es ist manchmal frustrierend.“

- AIToolbox Review, Darshan S. 

3. PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das die Entwicklung von ANNs vereinfacht. Es bietet dynamische Berechnungsgraphen, einfache Fehlersuche und GPU-Beschleunigung, was es ideal für Aufgaben wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung macht. Aufgrund seiner Flexibilität und Leistung wird PyTorch sowohl in der Forschung als auch in der Industrie weit verbreitet eingesetzt.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Die Kern-PyTorch-Dokumentation ist ausgezeichnet und bietet umfassende Einblicke, aber viele Hilfsbibliotheken und neuere Funktionen leiden unter begrenzter oder unvollständiger Dokumentation. Darüber hinaus nimmt die Effektivität von PyTorch ab, wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, um das Modell zu trainieren, da die Verbesserung und Genauigkeit möglicherweise nicht den Erwartungen entspricht."

- PyTorch Review, Alok Y.

Was Benutzer nicht mögen:

"Obwohl PyTorch Zugänglichkeit bietet, kann es für Neulinge im Python-Ökosystem herausfordernd sein. Das Bereitstellen von Modellen über die Trainingsphase hinaus kann zusätzlichen Aufwand erfordern, um einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten. Darüber hinaus können häufige Updates, obwohl sie Fortschritte zeigen, gelegentlich zu Kompatibilitätsproblemen führen, die Aufmerksamkeit und Anpassung erfordern."

- PyTorch Review, Muneeb M.

4. Microsoft Cognitive Toolkit (ehemals CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Deep-Learning-Toolkit zur Erstellung von maschinellen Lernvorhersagemodellen. Entwickler verwenden es für Sprach-, Bild- und Texttrainingszwecke mit Geschwindigkeit, Genauigkeit und kommerzieller Qualität. Microsoft hat das Framework jedoch eingestellt, sodass es keine Updates oder Weiterentwicklungen mehr erhält.

Was Benutzer am meisten mögen:

„Die hilfreichsten Funktionen sind die einfache Navigation und der geringe Code für die Modellerstellung. Jeder Anfänger kann die Plattform leicht verstehen und Modelle einfach erstellen. Die Unterstützung für verschiedene Bibliotheken für verschiedene Sprachen macht es herausragend! Großartiges Produkt im Vergleich zu Google AutoML.“

- Microsoft Cognitive Toolkit (ehemals CNTK) Review, Anubhav I. 

Was Benutzer nicht mögen:

„Weniger Kontrolle, um die Dienste an unsere Anforderungen anzupassen, und fehlerhafte Updates der CNTK-SDKs, die manchmal den Produktionscode brechen.“

- Microsoft Cognitive Toolkit (ehemals CNTK) Review, Chinmay B.

5. node-fann

node-fann ist eine schnelle, Open-Source-neuronale Netzwerkbibliothek für Node.js, basierend auf der Fast Artificial Neural Network (FANN) Bibliothek. Es ermöglicht Entwicklern, ANNs direkt in einer Node.js-Umgebung zu erstellen und zu trainieren, und bietet eine benutzerfreundliche API für Aufgaben wie Mustererkennung, Klassifizierung und Regression. Node-FANN unterstützt verschiedene ANN-Architekturen und Trainingsalgorithmen und bietet Flexibilität für eine Reihe von maschinellen Lernanwendungen, während es leichtgewichtig und effizient für die Integration in JavaScript-basierte Projekte ist.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Node-FANN ist einfach zu implementieren und zu integrieren, mit benutzerfreundlicher Dokumentation, die im Vergleich zu anderen Bibliotheken herausragt. Es bietet plattformübergreifende Unterstützung, die eine dynamische Nutzung auf verschiedenen Systemen ermöglicht. Für Anfänger sind vorgefertigte Beispiele verfügbar, die eine lebensrettende Ressource für den Einstieg bieten. Darüber hinaus ist eine Cache-Optimierung enthalten, die die Gesamtleistung der Bibliothek verbessert."

- node-fann Review, Ritik S.

Was Benutzer nicht mögen:

"Ein wesentlicher Nachteil ist, dass es nicht kostenlos ist. Darüber hinaus bin ich mit der Leistung von Node FANN, einer Bibliothek zur Integration von Netzwerken in kollaborative Plattformen, nicht zufrieden. Der Mangel an Dokumentation und Beispielen macht es für Anfänger schwierig, sie zu verstehen und effektiv zu nutzen."

-node-fann Review, Justin J. 

Basierend auf dem menschlichen Gehirn

ANNs sind ein bahnbrechender Fortschritt im wachsenden Bereich der künstlichen Intelligenz. Inspiriert vom menschlichen Gehirn lernen ANNs aus Daten und führen komplexe Aufgaben nach besten technologischen Fähigkeiten aus. 

Möchtest du mehr über maschinelle Lernmodelle erfahren? Lies mehr über sie und wie man sie trainiert.