Künstliche Neuronale Netze

Im Gegensatz zu den beiden bisher vorgestellten Verfahren, sind bei künstlichen neuronalen Netzen eigentlich keine systematischen Informationen über die zu erledigenden Aufgaben notwenig. Dies resultiert daraus, dass ein künstlich neuronales Netz trainiert werden muss und hier nur die Information gebraucht wird, ob das Ergebnis gut oder schlecht bzw. richtig oder falsch ist.

Künstliche neuronale Netze bestehen aus Neuronen. Diese Neuronen besitzen Eingänge und Ausgänge sowie einen Schwellenwert und einen Ausgabewert. Sie funktionieren so, dass bei dem überschreiten des Schwellenwertes durch die Werte an den Eingängen ein bestimmter Ausgabewert am Ausgang anliegt. So kann zum Beispiel ein Neuron mit zwei 1Bit-Eingängen beim Überschreiten des Schwellenwertes am Ausgang den Ausgabewert anlegen und simuliert damit eine Logische-Oder-Verknüpfung. Neuronale Netze bestehen im Normalfall aus mehreren Schichten. Die erste Schicht dient zur Datenerfassung, weitere Schichten dienen dazu eine Situation zu erkennen und die letzte Schicht dient zur Auswahl einer Reaktion auf die erkannte Situation.

In einem künstlich neuronalen Netz werden nun solche Neuronen zusammengeschaltet und können somit sogar ganze elektrische Schaltungen simulieren. Der Unterschied zu einer einfachen elektrischen Schaltung ist allerdings, dass die Neuronen jeweils mit einer unterschiedlichen Gewichtung in die Ausgabe des gesamten Netzes einfliessen und sich diese Gewichtungen sowie auch die Schwellenwerte während der Laufzeit anpassen lassen. Weiterhin ist es, da es sich bei künstlich neuronalen Netzen um Datenstrukturen handelt, auch möglich, dass Neuronen hinzugefuegt, entfernt oder anders verbunden werden. Diese Aktionen, sowie das Anpassen der Gewichte und Schwellenwerte, nennt man Training und passiert meißt recht automatisch, indem dem Netz ein Feedback in Form von Richtig oder Falsch gegeben wird. Das so trainierte Netz erkennt die Situationen besser. So kann einem neuronalen Netz recht schnell das Addieren von Zahlen beigebracht werden, aber auch Bilderkennung, Spracherkennung und vieles mehr.