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Dagegen lernen neuronale Netze nicht explizit, sondern implizit. Speziell für die Simulation künstlicher neuronaler Netze in Wissenschaft und Technik gilt: Das "richtige" Trainieren eines neuronalen Netzes ist Voraussetzung für den Lernerfolg bzw. für die richtige Verarbeitung eines Musters in einem Nervensystem. Umgekehrt gilt, dass eine Vorhersage über die "richtige" Interpretation eines Musters durch ein neuronales Netz nicht präzise möglich ist, solange nicht dieses spezifische Netz mit dieser spezifischen Lernerfahrung angewendet bzw. Vorteile neuronale netze. durchgerechnet wird. Neuronale Netze haben somit das Problem, dass nach dem Lernvorgang Muster, die nicht den Vorbildern ähneln, die in der Lernmenge implementiert sind, stochastisches (d. h. scheinbar "zufälliges") Verhalten der Ausgangsneuronen hervorrufen. Dies ist die größte Schwierigkeit, weshalb neuronale Netze bisher nur beschränkt zur Mustererkennung verwendet werden können. Forschung Die Untersuchung der biochemischen und physiologischen Eigenschaften neuronaler Netze ist ein Gegenstand der Neurophysiologie.
(Übersetzung aus dem Englischen vom Autor). Konkret wende man "sequence-to-sequence-models", also künstliche Neuronale Netze, auf zwei klassische Sektoren der symbolischen Mathematik an, nämliche Integration von Funktionen und gewöhnliche Differenzialgleichungen. Lample und Charton sehen in Künstlichen Neuronalen Netzen besonders für den Bereich der Integration einen Erfolg versprechenden Lösungsschlüssel, weil im Gegensatz zur regelbasierten Differenzialrechnung die Integration einen größeren Anteil an Intuition verlange. Wörtlich schreiben sie: "Integration könnte ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Mustererkennung [in der symbolischen Mathematik] sein. Wieso werden neuronale Netze durch Nachtraining nicht automatisch besser? - HD Vision Systems. " Und sie führen ein Beispiel auf: Wenn jemand vom Fach gebeten werde, einen Ausdruck wie yy´(y 2 +1) -1/2 zu integrieren, würden sie oder er versuchsweise davon ausgehen, dass ein Teil der Stammfunktion einen Term enthält, der der Quadratwurzel von y 2 + 1 ähnelt. Gleichungen und Lösungen als Bäume Um die Intuitionen, die Mathematiker-innen bei komplexen Aufgaben wie der Integration von Funktionen leiten, maschinell nachzuspielen, zerlegen die Facebook-Forscher große, unübersichtliche Funktionen in einzelne Terme und führen eine Baumstruktur für mathematische Ausdrücke ein, die man aus der formalen Grammatiktheorie à la Chomsky kennt und die eine entscheidende Rolle bei der Computerisierung von natürlicher Sprache spielt beziehungsweise in den letzten Jahrzehnten spielte.
Lernen Über das Lernen in neuronalen Netzen gibt es verschiedene, inzwischen gut standardisierte Theorien. Die erste neuronale Lernregel wurde 1949 von Donald O. Hebb beschrieben ( Hebbsche Lernregel); wesentliche Entwicklungen erfolgten u. a. durch Arbeiten des Finnen Teuvo Kohonen Mitte der 1980er Jahre. Daraus ergaben sich typische Eigenschaften neuronaler Netze, die gleichermaßen für natürliche, wie für künstliche "neuronale Systeme" gelten. Dazu gehört die Eigenschaft, dass sie komplexe Muster lernen können, ohne dass eine Abstraktion über die diesen Mustern eventuell zugrunde liegenden Regeln stattfindet. Neuronale Netze - wie sich Erinnerungen formen. Das heißt, dass neuronale Netze nicht den Gesetzen der sog. künstlichen Intelligenz, sondern einer Art von "natürlicher Intelligenz" folgen. Das heißt insbesondere auch, dass nicht vor dem Lernen erst die Regeln entwickelt werden müssen. Anderseits kann aus dem neuronalen Netz auch nicht nachträglich eine eventuelle Logik ermittelt werden, die dessen Lernerfolg ausmachte. Das Ganze heißt aber nicht, dass logisches Verhalten und präzise Regeln nicht existieren; nur werden diese nicht "von selbst" durch Erfahrung erworben, sondern müssen durch langjährige "Schulung" mehr oder minder mühsam erarbeitet werden.
Die Höhe der Lernrate bestimmt so auch die Dauer des Trainingsprozesses. "Overfitting" Overfitting – So kommt es zustande Das menschliche Gehirn festigt Informationen durch kontinuierliches Wiederholen. Auch mit neuronalen Netzen können Sie nach kontinuierlichem Training der Daten eine bis zu 100% korrekte Auswertung erreichen. Allerdings besteht die Möglichkeit, dass sich Ergebnisse beim Einsatz mit Testdaten durch ein solches Nachtraining verschlechtern. Denn nach einer Weile reproduziert das System nur noch die aus den Trainingsdaten ermittelten Lösungen. Somit verarbeitet der Algorithmus nur die Trainingsdaten korrekt und erzielt bei der Eingabe neuer Daten keine neuen Ergebnisse. Dieses Auswendiglernen der Trainingsdaten bezeichnen Experten als Overfitting oder Überanpassung. Vorteile neuronale netzero. Der Einsatz einer falschen Lernrate führt ebenfalls zu Overfitting. Je vielschichtiger das System, desto länger die Trainingszeit und somit auch desto größer das Risiko eines Overfittings. Eine falsche Gewichtung tritt auch durch eine falsche Auswahl der Testdaten oder einer zu geringen Datenmenge auf.