Erklären Sie neuronale Netze wie ich 5 bin
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Ein neuronales Netzwerk ist wie ein großes Team von vielen, vielen Freunden, die einem Computer helfen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Jeder Freund, genannt Neuron, hat einen besonderen Job, wie das Erkennen von Mustern, Entscheidungen oder die Lösung von Problemen. Wenn der Computer eine Aufgabe hat, arbeiten alle Freunde zusammen, um die beste Lösung zu finden. Die Anzahl der Freunde in einem neuronalen Netzwerk kann sehr groß sein, manchmal sogar in den Millionen! Dies macht neuronale Netzwerke so mächtig, wie sie komplexe Aufgaben bewältigen können, die für eine einzelne Person oder eine kleinere Gruppe von Freunden schwierig zu lösen wären. Genau wie Sie und Ihre Freunde einander helfen, hilft ein neuronales Netzwerk dem Computer zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
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Wie trainieren Sie ein neuronales Netz?
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Angenommen, Sie wollen eine Erklärung leicht von einem fünfjährigen verstanden: "Stellen Sie sich vor, Sie haben viele farbige Blöcke. Jede Farbe stellt etwas anderes, wie rot für Äpfel und grün für Bananen. Jetzt stellen Sie sich vor, Sie haben einen Roboter, der die Blöcke betrachten und sortieren können sie in verschiedenen Stapeln. Aber manchmal macht der Roboter Fehler und setzt den falschen Farbblock in den falschen Stapel. Also, Sie wollen dem Roboter beibringen, wie man eine bessere Aufgabe der Sortierung der Blöcke. Sie zeigen dem Roboter eine Menge von Blöcken und sagen ihm, welcher Stapel, um jeden einzelnen in. Der Roboter beginnt sich zu erinnern, welche Farbe Block in den Stapel geht. Dies ist wie das Training eines neuronalen Netzwerks. Das neuronale Netzwerk ist der Roboter, und die Blöcke sind die Daten. Sie zeigen dem neuronalen Netzwerk eine Menge Daten und sagen es, was die richtige Antwort ist. Im Laufe der Zeit wird das neuronale Netzwerk besser und besser beim Erkennen der Muster in den Daten. Genau wie Sie wollen, dass der Roboter die Blöcke in die richtigen Stapel sortieren, Sie wollen, dass das neuronale Netzwerk die richtigen Vorhersagen über die Daten machen."
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