Winner-Takes-All bei der Aktionsauswahl
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Winner-Takes-All (WTA) ist ein Wettbewerbsprozess, der in neuronalen Netzen und im …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Sigmoid-Funktion
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Die Sigmoid-Funktion, definiert als σ(z) = 1 / (1 + e^-z), wird im maschinellen Lernen …
Paritätslernen
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Paritätslernen ist ein Benchmark-Problem in der Theorie des maschinellen Lernens, bei dem …
Neuronale Berechnung
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Neuronale Berechnung bezeichnet die mathematischen Operationen, die von künstlichen …
Layer-Normalisierung
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Layer-Normalisierung stabilisiert das Training, indem sie die interne …
Highway Network
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Highway Networks wurden entwickelt, um das Problem des verschwindenden Gradienten im Deep …
Versteckte Schicht
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Eine versteckte Schicht besteht aus Neuronen, die Eingaben von vorherigen Schichten …
Gated Recurrent Unit
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Eine Gated Recurrent Unit (GRU) ist eine spezialisierte Zelle eines rekurrenten …
Feed-Forward Network
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Feed-Forward Networks (FFNs), auch als Multi-Layer-Perzeptron (MLP) bekannt, verarbeiten …
Epoch
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Im maschinellen Lernen repräsentiert eine Epoch eine einzelne Iteration über den gesamten …
Dicht
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In neuronalen Netzen bezeichnet ‘dicht’ voll verbundene Schichten, bei denen …
Kontinuierliches Lernen
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Kontinuierliches Lernen, auch als lebenslanges Lernen bekannt, ermöglicht es neuronalen …
Batch-Normalisierung
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Diese Methode passt und skaliert Aktivierungen so an, dass sie innerhalb jedes …
Actor-Critic-Algorithmus
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Der Actor-Critic-Algorithmus verwendet zwei Komponenten: den Actor, der die Politik …
A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity
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Dieses grundlegende Papier schlug ein mathematisches Modell neuronaler Netze vor und …
Softmax
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Softmax wird häufig in der Ausgabeschicht neuronaler Netze für Klassifizierungsaufgaben …
Recurrent Neural Network
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RNNs sind darauf ausgelegt, Muster in Datenfolgen wie Text, Genomen, Handschrift oder …
ReLU
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ReLU wird aufgrund seiner Recheneffizienz und seiner Fähigkeit, das Problem des …
Decoder
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In Sequenz-zu-Sequenz-Modellen nimmt der Decoder den vom Encoder erzeugten Kontextvektor …
Aktivierungsfunktion
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Eine Aktivierungsfunktion führt Nichtlinearität in ein neuronales Netzwerk ein und …
Linear
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Lineare Operationen umfassen Multiplikation und Addition ohne nichtlineare Aktivierungen. …
Deep Learning
Definition
Algorithmen des Deep Learning versuchen, die analytischen und lernenden Prozesse des …
Faltungsneuronales Netz
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Faltungsneuronale Netze (CNNs) sind darauf ausgelegt, räumliche Hierarchien von Merkmalen …
Backpropagation
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Backpropagation, kurz für die Rückwärtsausbreitung von Fehlern, ist eine Methode, die in …