Erklären Sie, wie neuronale Netzwerke in Laymans Begriffen funktionieren
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Neurale Netzwerke werden geschult, um zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen, basierend auf den Inputs, die sie erhalten. Die Art und Weise, wie sie auf jeden Input reagieren, wird durch eine enouemous Sammlung von miteinander verbundenen Zahlen entschieden, die kollektiv kontrollieren, was das Netzwerk ausgibt. Durch zufälliges Ändern der Zahlen innerhalb der Black Box jedes Mal, wenn es eine unbefriedigende Ausgabe erzeugt, beginnt das Netzwerk schließlich bessere Ergebnisse zu erzielen. Niemand, nicht einmal die Experten, weiß, was jede der Zahlen tut oder wie sie zusammen arbeiten. Aber das Wichtigste ist, dass Black Box nicht verstanden werden muss, es muss nur funktionieren.
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Sind Sie sicher, dass sich die Zahlen in der Blackbox zufällig ändern?
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Stellen Sie sich vor, es gibt einen Ozean von schwarzen Boxen mit jeweils seinen eigenen einzigartigen Satz von Zahlen. Das typische Verfahren für die Suche nach einer nützlichen Black Box ist es, mit einer zufälligen Auswahl von Boxen beginnen, und arbeiten dann systematisch auf eine Netto-Verbesserung ihrer Qualität. Die Boxen werden nach Ergebnissen getestet und geordnet. Die schlimmsten werden beiseite geworfen, während die erfolgreichen erhalten bleiben. Verschiedene Projekte haben ihre eigene einzigartige Strategie für die Ersetzung der "Dropouts". Einige werden nach Boxen suchen, wo die Zahlen spezifischen Änderungen unterzogen haben. Andere werden versuchen, Boxen, die ähnlich wie die erfolgreichen sind, aber mit leichten zufälligen Änderungen. Allerdings, ohne spezifische technische Verständnis der Prozesse, ist Zufall das nützlichste und umfassendste Wort, um die Änderungen der Zahlen in jeder Generation zu beschreiben.
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