Neuronale Netze wurden ursprünglich von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. In der Biologie bestehen Gehirne aus Neuronen, die über Synapsen miteinander verbunden sind und elektrische ...

Der in Chandler/Arizona ansässige Halbleiterhersteller Microchip Technology hat mit dem »VectorBlox SDK« und IP für neuronale Netze eine einfache Möglichkeit geschaffen, ein trainierendes neuronales ...

Rekursive neuronale Netze sind für die Verarbeitung sequenzieller Daten ausgelegt, indem sie einen versteckten Zustand aufrechterhalten, der sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Im Gegensatz zu ...

Fortschritte in der KI-Theorie hängen davon ab, dass wir ein grundlegendes Verständnis tiefer neuronaler Netze entwickeln. Das ist mathematisch anspruchsvoll – und könnte so gelingen. Ein Gastbeitrag.

«Ich bin schockiert, das ge­­be ich zu», sagte Lee Sedol nach seiner Nie­derlage. Es war ein einschneidendes Ereignis. Nicht nur musste sich der Mensch beim schwie­rigsten Spiel, das er jemals ...

Neuronale Netze dominieren den aktuellen Hype um künstliche Intelligenz: Von der App auf dem Handy, die aus Blumenfotos die Pflanzenart erkennen kann, bis zu ChatGPT steckt hinter fast allem an ...

Nehmen wir z. B. ein stark vereinfachtes neuronales Netzwerk, das den Marktwert einer Eigentumswohnung ermitteln soll. Es wurde anhand zahlreicher Beispiele mit den Merkmalen Größe, Innenstadtlage und ...

Anfänglich sind neuronale Netzwerke nur zufällig gesetzte Matrizen, die nichts Sinnvolles berechnen. Erst durch das Training werden sie zu einem nützlichen Modell, das die gewünschten Ausgaben liefert ...

Neuronale Netze lassen sich als besondere Form der Informationsverarbeitung auffassen: nämlich als Systeme, bei denen die einzelnen Zustandsübergänge der “Neuronen” simultane Ereignisse eines ...