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Neuronales Netz

Neuronale Netze beziehen sich auf die Strukturen des Gehirns von Tieren und Menschen: Neuronen sind in der Art eines Netzes miteinander verknüpft. Biologischee Neuronen reagieren auf elektrische oder chemische Reize. Neuronen haben üblicherweise mehrere Eingangsverbindungen sowie eine Ausgangsverbindung. Wenn die Summe der Eingangsreize einen gewissen Schwellenwert überschreitet, "feuert" das Neuron. Das bedeutet, dass ein Aktionspotential an seinem Axonhügel ausgelöst und entlang seines Axons weitergeleitet wird. Das ist das Ausgangssignal des Neurons. Über das Lernen in neuronalen Netzen gibt es verschiedene Theorien. Die erste neuronale Lernregel wurde von Hebb beschrieben (Hebb'sche Lernregel).

Künstliche neuronale Netze versuchen sich als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz an der computergestützten Simulation neuronaler Netze. Bis jetzt beschränkt sich die Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen auf die Regelung von komplexen Prozessen z.B. in der Chemieindustrie, Mustererkennung, Sprachanalyse und anpassungsfähiger Software wie Virtuelle Agenten und KI-Robotern in Spielen.

Siehe auch

Künstliches neuronales Netz


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