Neuronales Netzwerk Diagramm Vollständiger Leitfaden

Edraw Content Team

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EdrawMax ist auf die Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen spezialisiert. In diesem vollständigen Leitfaden zum neuronalen Netzwerkdiagramm erfahren Sie alles über das neuronale Netzwerkdiagramm. Testen Sie es jetzt kostenlos!

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Neuronale Netze sind zu einem wichtigen Thema in der wissenschaftlichen Community geworden, da ein Diagramm eines neuronalen Netzes hilft, verschiedene Komponenten eines Programms oder eines Plans zu veranschaulichen. Seit ihren Anfängen in den neunziger Jahren werden neuronale Netzwerke in verschiedenen Branchen eingesetzt, von visuellen Suchmaschinen und Chatbots bis hin zu Empfehlungsmaschinen und der medizinischen Industrie. Das künstliche neuronale Netz hingegen ist ein Computerprogramm, das die Funktionsweise dieser neuronalen Netze in Organismen nachahmt. Ohne biologische und nicht-biologische Unterscheidungen nennen Ingenieure und Wissenschaftler es daher ein neuronales Netzwerk.

In dieser Anleitung lernen Sie, wie Sie mit EdrawMax schöne Diagramme für neuronale Netze erstellen können. Sie werden auch lernen, wie Sie diese All-in-One-Diagrammsoftware mit über 280 Diagrammlösungen, mehr als 26.000 Vektorsymbolen und über 1500 Vorlagen nutzen können, um jedes gewünschte Diagramm zu erstellen. Auch eine Slideshow und eine Navigation zu Ihrem Diagramm lassen sich mit den 33 vorhandenen Designs und benutzerdefinierten Stilen leicht erstellen.

Neuronales Netzwerk Cover

1. Was sind neuronale Netze?

Ein neuronales Netzwerk ist eine Sammlung von Algorithmen, die eine Technik verwenden, die die Fähigkeit des menschlichen Gehirns nachahmt, Muster in einem Datensatz zu erkennen. Daher sehen sie in der Regel aus wie die Verbindungen zwischen Neuronen und Synapsen im Gehirn. Sie werden in der Finanzdienstleistungsbranche in vielerlei Hinsicht eingesetzt, von der Vorhersage und Marketingforschung bis hin zur Aufdeckung von Betrug und der Ermittlung des Risikos.

1.1 Wofür werden neuronale Netze verwendet?

Neuronale Netzwerke werden in vielen Bereichen eingesetzt, z.B. im Finanzwesen, in der Unternehmensplanung, in der Geschäftsanalyse, im Handel und in der Produktpflege. Geschäftsanwendungen wie Betrugserkennung, Prognosen und Marktforschung haben von der weit verbreiteten Verwendung neuronaler Netzwerke profitiert. Handelsmöglichkeiten können durch die Analyse von Kursdaten mithilfe eines neuronalen Netzwerks aufgedeckt werden. Es ist möglich, subtile nichtlineare Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die andere Arten von technischen Indikatoren nicht erkennen können. Es gibt einige Hinweise darauf, dass die Fähigkeit neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen variiert. Ein Modell kann die Aktienkurse nur zur Hälfte vorhersagen, während ein anderes Modell sie in 70 % der Zeit genau vorhersagen kann. Manche Anleger sind vielleicht schon mit einer 10%igen Effizienzsteigerung durch ein neuronales Netzwerk zufrieden.

1.2 Merkmale neuronaler Netze

Zu den leistungsstarken Funktionen neuronaler Netze gehört das Lösen von Problemen und die Anwendung dieses Talents auf große Datensätze, wie zum Beispiel:

Lernen, das sich an die Bedürfnisse des Lernenden anpasst: Neuronale Netze stellen, wie die Gehirne der Menschen, Beziehungen dar, die weder linear noch einfach sind und sie bauen auf früheren Informationen auf.
Selbst-Organisation: Neuronale Netze sind ideal geeignet, um die komplexen visuellen Herausforderungen zu bewältigen, die die medizinische Bilduntersuchung mit sich bringt, da sie in der Lage sind, große Datenmengen zu bündeln und zu kategorisieren.
Betrieb in Echtzeit: Der Einsatz neuronaler Netze in selbstfahrenden Autos und bei der Navigation von Drohnen ist ein Beispiel dafür, wie sie Antworten in Echtzeit liefern können.
Vorhersage: Die Vorhersage des Wetters und des Verkehrs sind nur zwei Beispiele für die vielen Einsatzmöglichkeiten der Fähigkeit von NN, Vorhersagen auf der Grundlage von Modellen zu treffen.
Fehlertoleranz: Neuronale Netzwerke können die Lücken füllen, wenn wichtige Netzwerkelemente fehlen. Für die Raumfahrt, in der Ausfälle elektronischer Geräte ein ständiges Risiko darstellen, ist diese Kapazität sehr wertvoll.

Die Fähigkeit neuronaler Netze, Aufgaben der Dateninterpretation zu übernehmen und gleichzeitig alle anderen Eigenschaften beizubehalten, macht sie äußerst begehrenswert. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Funktionen, die von neuronalen Netzwerken ausgeführt werden:

Klassifizierung: NNs ordnen Muster oder Datensätze in vorgegebene Kategorien ein.
Clustering: Eine einzigartige Eigenschaft der Daten wird entdeckt und kategorisiert, ohne dass die Struktur der Daten vorher bekannt ist.
Assoziieren: Um neuronale Netze in die Lage zu versetzen, sich bestimmte Dinge zu "merken", können Sie sie trainieren. Unbekannte Muster werden automatisch mit der ähnlichsten Version im Speicher verknüpft, wenn sie dem Netzwerk angezeigt werden.

1.3 Unterschiede zwischen Feedback- und Feedforward-Netzen

Die aktuelle Leistung eines Mitarbeiters zeigt sich, wenn er Feedback erhält. In einem neuronalen Netzwerk ist das Gegenteil von Feedback Feedforward. Wie der Name schon sagt, geht es darum, die Ergebnisse der Vergangenheit durch Lösungen zu ersetzen, die auf die Zukunft ausgerichtet sind. Das bedeutet, dass wir in die Zukunft blicken müssen, anstatt zurückzuschauen. Die Mitarbeiter erhalten Empfehlungen, Anregungen und Motivation für den richtigen Umgang mit Kundenanliegen in der Zukunft anstelle von Beispielen dafür, dass die allgemeinen Fähigkeiten im Kundenservice in der Vergangenheit nicht so erfolgreich waren (Feedback).

Schauen wir uns an, wie jeder von ihnen Anwendung findet:

Feedback-Netzwerk:

Mit Hilfe webbasierter Lernschleifen kann ein Feedback-Netzwerk Informationen von und zu beiden Orten senden. In den Rückkopplungsnetzwerken ist viel Bewegung und Komplexität vorhanden. Bis zum Erreichen des Gleichgewichts ist der Zustand eines Rückkopplungsnetzwerks dynamisch und ändert sich ständig. Sobald sie ein Gleichgewicht erreicht haben, bewegen sie sich nicht mehr, bis der Input geändert wird und ein Gleichgewicht erforderlich ist. Interaktion oder Wiederholung ist ein anderer Begriff für Rückkopplungsstrukturen. Dieser Begriff kann jedoch auch für Rückkopplungen zwischen den einzelnen Ebenen einer Organisationsstruktur verwendet werden.

Feedforward-Netzwerk:

Die Ausgabe einer Schicht wirkt sich nicht auf dieselbe Schicht aus, da es keine Rückkopplung (Schleifen) gibt. Eingänge und Ausgänge sind in Feedforward-Netzwerken verknüpft, was sie einfach zu verstehen macht. Die Mustererkennung hängt stark von ihnen ab. Diese Form der Organisation wird auch als Top-Down oder Bottom-Up bezeichnet. Lineare Schwellenwertfunktionen, die durch versteckte Einheiten in mehrschichtigen Feedforward-Netzwerken geliefert werden, können zur Annäherung an jede Funktion verwendet werden.

2. Neuronale Netzwerkarchitekturen

Es gibt mehrere Bereiche, in denen Deep-Learning-Architekturen, darunter konvolutionäre neuronale Netze (CNNs), rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Standardnetze (SNNs), verwendet wurden, um Ergebnisse zu erzielen, die mit der Leistung menschlicher Experten vergleichbar sind und diese in einigen Fällen sogar übertreffen, z.B. bei der Computer Vision und der Spracherkennung.

Hier finden Sie die beliebtesten und am meisten überwachten Deep-Learning-Architekturen in der Architektur neuronaler Netzwerke, die Sie kennen müssen, um Ihr Wissen zu erweitern oder Deep-Learning-Forschung zu betreiben.

2.1 Die Standard-Netzwerke

Das Perceptron: Die Perceptron-Architektur ist die grundlegendste in der Familie der Neuronalen Netze. Es werden mehrere Eingaben in das System gesendet und eine Reihe von mathematischen Operationen mit den Daten durchgeführt, um eine Ausgabe zu erzeugen. Diese Art von Neuronalem Netzwerk wird in vielen Anwendungen eingesetzt. Jedes Attribut führt eine lineare Kombination mit dem ihm zugewiesenen Gewicht durch, wobei alle realen Werte im Eingabevektor berücksichtigt werden. Die gewichteten Eingaben werden addiert, um einen einzigen Wert zu erhalten, der dann über eine Aktivierungsfunktion gesendet wird. Je größer das "Künstliche Neuronale Netzwerk" ist, desto mehr Perceptron-Einheiten gibt es.

Das Feed-Forward-Netzwerk: Wenn das Perceptron zeigt, wie ein einzelnes Neuron funktioniert, wie sieht es dann mit einer Reihe von übereinander gestapelten Perceptrons aus? Wie wird das Modell also gelernt? Es gibt drei Haupttypen von Schichten im Feedforward-Netzwerk: Eingabe-, versteckte und Ausgabeschichten, die alle aus Perceptron bestehen. Eine Aktivierungsfunktion und ein Gewicht werden zu dem Signal der vorherigen Schicht hinzugefügt, bevor es die Aktivierungsfunktion für jede Verbindung durchläuft. Backpropagation wird in Feedforward-Netzwerken verwendet, um Parameter iterativ anzupassen, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.

Residuale Netzwerke (ResNet): ResNet-Residual Network ist eine Form des neuronalen Netzwerks, das von Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren und Jian Sun im Jahr 2015 entwickelt wurde. Die ResNet-Modelle waren so erfolgreich, dass wir gesehen haben, wie ResNet-101 die VGG-16-Layer in Faster R-CNN ersetzt hat. Sie verzeichneten eine relative Verbesserung von 28 Prozent. Nach der Haupttheorie von ResNet kann das Gewicht von flachen auf tiefere Netzwerke kopiert werden, indem die Identitätszuordnung angewendet wird. Bei der Implementierung von ResNet-Modellen werden Double- oder Triple-Layer-Skips mit Stapel-Normalisierung und Nichtlinearitäten (ReLU) verwendet. Um ein schwieriges Problem zu lösen, müssen Sie den Deep Neural Networks weitere Schichten hinzufügen. Das macht sie genauer und besser in dem, was sie tun. Durch das Hinzufügen weiterer Schichten sollen die Schichten mit der Zeit komplexere Funktionen erlernen. Bei der Erkennung von Bildern könnte die erste Schicht beispielsweise lernen, Kanten zu finden, die zweite Schicht könnte lernen, Texturen zu finden, die dritte Schicht könnte lernen, Objekte zu finden und so weiter. Es hat sich jedoch herausgestellt, dass es bei dem formalen Modell des Convolutional Neural Network eine Grenze gibt, wie tief Sie gehen können.

2.2 Die rekurrenten Netzwerke

Das rekurrente neuronale Netzwerk (RNN): Ein rekurrentes neuronales Netzwerk ist eine besondere Art von Netzwerk. Es hat Schleifen und wiederholt sich selbst, daher kommt auch der Begriff "rekurrent". RNNs speichern Informationen im Netzwerk und nutzen das Training aus der Vergangenheit, um bessere und intelligentere Entscheidungen darüber zu treffen, was in Zukunft passieren wird. Um dieses Ziel zu erreichen, verwendet es die Vorhersagen, die es bereits gemacht hat, als "Context Signals". RNNs werden oft für sequentielle Aufgaben verwendet, wie z.B. die Erstellung von Text Buchstabe für Buchstabe oder die Vorhersage von Zeitreihen, da sie auf diese Weise funktionieren (z.B. Aktienkurse). Sie können auch mit jeder Eingabegröße arbeiten.

Das Long Short Term Memory Netzwerk (LSTM): Das LSTM-Netzwerk (Long Short-Term Memory) ist ein rekurrentes neuronales Netzwerk, das die Bedeutung der Reihenfolge bei Problemen erlernen kann, bei denen es vorhersagen muss, was als nächstes passiert. Dies ist eine Maßnahme, die in Bereichen mit komplizierten Problemen, wie Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und mehr, erforderlich ist. LSTMs sind ein komplizierter Teil des Deep Learning. Es kann schwierig sein zu verstehen, was LSTMs sind und wie Begriffe wie Sequenz-zu-Sequenz und bidirektional in dieses Feld passen. Die Experten, die LSTMs entwickelt haben, sind die einzigen, die ihre Vorteile und ihre Funktionsweise klar und präzise erklären können.

Echo State Networks (ESN): Ein Echo State Network ist eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk mit einer versteckten Schicht, die nur sehr wenige Verbindungen hat (typischerweise 1%). Die Gewichtungen und Verbindungen der Neuronen werden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und Unterschiede zwischen Schichten und Neuronen werden nicht berücksichtigt (Skip-Verbindungen). Die Gewichte der Neuronen, die Signale aussenden, werden erlernt, damit das Netzwerk bestimmte Zeitmuster bilden und wiederholen kann. Die Idee hinter diesem Netzwerk ist, dass die Verbindungen zwischen den Synapsen die einzigen Gewichte sind, die sich während des Trainings ändern, da sie nichtlinear sind. Das bedeutet, dass die Fehlerfunktion durch Differenzieren in einen linearen Aufbau umgewandelt werden kann.

2.3 Die konvolutiven Netzwerke

Das konvolutionäre neuronale Netzwerk (CNN): Ein normales Feedforward-Netzwerk bräuchte Hunderttausende von Eingangsneuronen, um das Erkennen von Bildern zu erlernen. Grund dafür ist der "Fluch der Dimensionalität", ein Problem, das auftritt, wenn neuronale Netzwerke zu viele Eingangsneuronen enthalten. Mit Hilfe von konvolutionellen und Pooling-Schichten können konvolutionelle neuronale Netzwerke (CNN) dazu beitragen, die Dimensionalität eines Bildes zu reduzieren. Die Verwendung einer konvolutiven Schicht anstelle der üblichen versteckten Schicht hat viele Vorteile, da sie trainiert werden kann und viel weniger Parameter hat als die übliche versteckte Schicht. Verdichtete Bildinformationen werden in CNNs traditionell von einer geheimen Schicht verarbeitet. Bildbasierte Aufgaben, wie z.B. die Kategorisierung eines Bildes als Person oder Ort, eignen sich gut für konvolutionelle neuronale Netzwerke.

Das dekonvolutionäre neuronale Netzwerk (DNN): Es gibt viele Möglichkeiten, dekonvolutionäre neuronale Netzwerke (DNN) zu beschreiben. Konvolutive neuronale Netze verwenden zwar die gleichen Filter, aber verschiedene Technologien nutzen sie auf unterschiedliche Weise. Backpropagation und umgekehrte Filterung sowie Striding und Padding werden von Fachleuten verwendet, um transponierte konvolutionale Modelle zu entwickeln. Profis mögen "einen CNN rückwärts laufen lassen", aber das eigentliche Prinzip dekonvolutionärer neuronaler Netze ist weitaus komplexer als das. Ein weiterer Aspekt dekonvolutiver und konvolutiver neuronaler Netze ist die Schaffung einer Hierarchie. So kann beispielsweise ein anfängliches Muster des Netzes das primäre Lernen übernehmen, und ein anderes Muster kann das Zielbild visuell trennen. In den meisten Fällen beinhaltet das DNN die Zuordnung von Pixelwertmatrizen und die Ausführung eines "Feature Selectors" oder eines anderen Dienstprogramms über ein Bild. All dies wird verwendet, um maschinelle Lernprogramme zu trainieren, insbesondere in den Bereichen Bildbearbeitung und Computer Vision.

Generatives Adversariales Netzwerk (GAN): Algorithmische Designs sind als "adversarisch" bekannt. GANs verwenden 2 neuronale Netze, um synthetische Datenbeispiele zu erzeugen, die als Beweis für reale Ereignisse verwendet werden können. Bilder, Videos und Audio werden mit ihrer Hilfe produziert. Im Jahr 2014 veröffentlichten Ian Goodfellow und mehrere Wissenschaftler der Universität Montreal, darunter Yoshua Bengio, einen Artikel zur Einführung von GANs. Yann LeCun, (Facebooks KI-Forschungsdirektor) bezeichnete GANs als "eine faszinierende Innovation der letzten zehn Jahre im Bereich ML", als er über adverses Training sprach. Da sie lernen können, jede beliebige Verteilung von Daten zu replizieren, haben GANs das Potenzial, sowohl nützlich als auch böse zu sein. GANs hingegen sind darauf trainiert, Welten zu konstruieren, die mit unseren eigenen in jedem Medium wie Bildern, Musik, Sprache und Literatur auf eindringliche Weise identisch sind. Sie sind in gewisser Weise Roboterkünstler und ihre Arbeit ist atemberaubend und sogar herzzerreißend. Es gibt mehrere Verwendungszwecke für Deepfakes, einschließlich der Erstellung von gefälschten Medieninhalten.

3. Wie man ein neuronales Netzwerkdiagramm in EdrawMax zeichnet

Letztendlich hängt der beste Weg, ein Netzwerkdiagramm zu erstellen, davon ab, was Sie brauchen und wie viel Geld Sie haben. Bei der Erstellung eines Diagramms für ein neuronales Netzwerk spielen viele Faktoren eine Rolle und die Präferenzen jeder Person oder jedes Objekts werden dabei eine Rolle spielen. Sie können EdrawMax, eine kostenlose Software für Netzwerkdiagramme und die dazugehörige Vorlage verwenden, um Ihre Karriere als Diagrammzeichner für neuronale Netzwerke zu starten. Sie müssen kein Experte sein, um dies zu tun. Mit einem Beispiel für ein neuronales Netzwerk sind Sie startklar.

Schritt 1 Öffnen Sie EdrawMax und melden Sie sich an

Der allererste Schritt, den Sie tun müssen, ist EdrawMax auf Ihrem System zu installieren. Gehen Sie zum EdrawMax Download und laden Sie die Netzwerkdiagramm-Software je nach Betriebssystem herunter. Wenn Sie aus der Ferne mit Ihrem Büroteam zusammenarbeiten möchten, gehen Sie zu EdrawMax Online und melden Sie sich mit Ihrer registrierten E-Mail-Adresse an.