Was ist ein Faltungs-Neuronales Netz?
Ein Faltungs-Neuronennetz ist eine bestimmte Art der Anordnung von künstlichen Neuronen oder Neuronensimulatoren, die auf eine bestimmte Art und Weise funktionsfähig gemacht wird. Neuronale Netze sind biologische Gruppen von Neuronen oder künstliche Gruppen von Pseudoneuronen, die so programmiert sind, dass sie wie biologische Neuronen funktionieren. Künstliche neuronale Netze versuchen, Funktionen des menschlichen oder tierischen Gehirns nachzuahmen.
In den meisten Fällen handelt es sich bei einem Faltungsnetzwerk lediglich um ein künstliches neuronales Netzwerk, mit dem eine Art Gehirnaktivität simuliert werden soll. Experten bezeichnen diese Modelle als „biologisch inspiriert“. Einige von ihnen können möglicherweise auch so lernen, wie ein biologisches neuronales Netzwerk es lernt, indem sie Informationen auf sehr komplexe Weise verarbeiten.
Zu den am weitesten verbreiteten Anwendungen von neuronalen Faltungsnetzen gehört die Simulation des menschlichen oder tierischen Sehens. Diese Anwendungen konzentrieren sich häufig auf die Kombination von Input und Output, die der Technologie helfen, künstlich das zu tun, was ein Gehirn auf natürliche Weise tut. Um diese Art der Simulation zu erreichen, werden viele komplexe Methoden, manchmal auch Schichten genannt, benötigt. Diese werden häufig durch visuelle Modelle dargestellt, die dem Leser helfen, den Aufbau eines neuronalen Faltungsnetzwerks zu verstehen.
Im Allgemeinen haben Wissenschaftler, die Faltungs-Neuronale Netze implementieren, einige der spezifischen Methoden herausgefunden, mit denen Gehirne Bilder verarbeiten. In letzter Zeit hat sich die künstliche Intelligenz weiterentwickelt, und jetzt können Wissenschaftler mithilfe von Technologien einige der Aufgaben ausführen, die früher ausschließlich für das biologische Sehen bestimmt waren. Eine davon ist die Gesichtserkennung, bei der mithilfe fortschrittlicher Algorithmen Kameras und andere Geräte Bilder effektiv screenen und ein einzelnes Gesicht erkennen können.
Viele Arten von Modellen für faltungsbedingte neuronale Netze erkennen unterschiedliche Merkmale, um ein gesamtes Bild zu analysieren, das einen Sichtbereich simulieren würde. Einige dieser Technologien müssen außerdem über erweiterte Filter für bestimmte Lichtbereiche oder andere Tools verfügen, mit denen Technologien auf die Art und Weise „sehen“ können, wie Menschen und Tiere es tun. Faltungsneuronale Netze müssen rigoros getestet und auf ihre Vorzüge hin bewertet werden, wobei die spezifischen Ergebnisse belegen, dass diese Technologien das menschliche oder tierische Gehirn zumindest in gewissem Maße imitieren können.
Faltungs-Neuronale Netze werden auch für verschiedene Anwendungen hergestellt. Hierzu zählen Verbraucherprodukte wie Gesichtserkennungskameras. Es gibt auch viele Sicherheitsanwendungen für diese Art von Technologien und die Verwendung von neuronalen Faltungsnetzen als leistungsstarke Daten-Sichtung-Ressource. Wissenschaftler arbeiten weiterhin daran, mit diesen Simulatoren eine höhere Komplexität zu erreichen, um beispielsweise die Anzahl der Gesichter in einem Bild zu überprüfen oder Gesichter in unterschiedlichen Maßstäben, Lichtverhältnissen oder unter anderen Bedingungen korrekt zu identifizieren.