Was sind die verschiedenen Schichttypen, die man in einem neuronalen Netzwerk finden kann?
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n einem neuronalen Netzwerk gibt es mehrere Arten von Schichten, mit denen Eingabedaten verarbeitet und transformiert werden können. Einige gängige Schichttypen umfassen: Input Layer: Dies ist die erste Schicht in einem neuronalen Netzwerk, die Eingabedaten empfängt. Sie führt in der Regel keine Transformationen auf den Daten durch, sondern ist für die Darstellung der Eingabe in einem Format verantwortlich, das durch nachfolgende Schichten verarbeitet werden kann. Dense Layer (Fully Connected Layer): Dieser Schichttyp verbindet jedes Neuron in der Schicht mit jedem Neuron in derVor- und Nachlagen. Es führt eine lineare Transformation der Eingabedaten durch, gefolgt von einer Aktivierungsfunktion. Convolutional Layer: Diese Schicht wird hauptsächlich in konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) zur Verarbeitung von Bildern und anderen gitterartigen Daten verwendet. Sie wendet eine Reihe von Filtern auf die Eingabedaten an, um lokale Muster oder Merkmale zu erkennen. Pooling Layer: Oft in Verbindung mit konvolutionalen Schichten eingesetzt, reduzieren Pooling Layer die räumlichen Dimensionen der Eingabedaten durch Anwendung einerDownsampling-Operation wie max-pooling oder durchschnittlich-pooling. Recurrent Layer: Diese Art von Layer wird in rezidivierenden neuronalen Netzwerken (RNNs) verwendet, um Sequenzen von Daten mit zeitlichen Abhängigkeiten zu verarbeiten. Beispiele sind Long Short-Term Memory (LSTM) Layer und Gated Recurrent Units (GRUs). Normalization Layer: Diese Layer helfen, Eingabedaten oder Zwischenaktivierungen zu normalisieren, die Stabilität und Konvergenz des Trainingsprozesses zu verbessern. Batch Normalization und Layer Normalization sind beliebtBeispiele. Dropout Layer: Dropout Layer werden als Regularisierungstechnik verwendet, um Überanpassungen zu verhindern. Während des Trainings deaktivieren sie zufällig einen Anteil an Neuronen in der Schicht und zwingen das Modell dazu, redundante Darstellungen zu erlernen. Einbetten von Layer: Diese Ebene wird verwendet, um kategorische Variablen oder diskrete Token, wie Wörter in der natürlichen Sprachverarbeitung, in kontinuierliche Vektoren zu konvertieren, die vom neuronalen Netzwerk verarbeitet werden können. Achtung Layer: Oft in Transformer-Modellen verwendet, AufmerksamkeitLayer ermöglichen es dem Netzwerk, sich selektiv auf verschiedene Teile der Eingabedaten zu konzentrieren, indem eine gewichtete Summe von Eingabefunktionen berechnet wird. Residual Layer: Auch bekannt als Skip-Verbindungen oder Shortcut-Verbindungen, ermöglichen Restlagen dem Eingang, eine oder mehrere Schichten zu umgehen, so dass das Netzwerk Identitätsfunktionen erlernen und den Gradientenfluss während der Backpropagation verbessern kann. Dies sind einige der häufigsten Schichttypen in neuronalen Netzwerken. Die spezifische Architektur eines neuronalen Netzwerks kann einschließenKombinationen dieser Schichten, je nach Problem gelöst und die gewünschte Modellleistung.
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