Feedforward-Neuronale Netze: Wie sie Ergebnisse vorhersagen

Neuronale Netze sind das Herzstück von Deep-Learning-Modellen. Sie sind lose inspiriert davon, wie ein menschliches Gehirn Eingaben verarbeitet, um zu einem Schluss zu kommen.

Technisch gesehen besteht ein künstliches neuronales Netz (ANN) aus Schichten von miteinander verbundenen Knoten, ähnlich wie das menschliche Gehirn aus Milliarden von Neuronen besteht, die über Synapsen verbunden sind. Diese Verbindungen ermöglichen es dem Modell, aus Daten zu lernen und Ausgaben zu erzeugen.

Feedforward-Neuronale Netze, eine Version von ANNs, waren eine der ersten erfolgreichen Lernalgorithmen. Diese Netze verlassen sich auf Trainingsdaten und verbessern ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit.

Das Netzwerk hat keine Zyklen oder Schleifen.

Die Eingabeschicht besteht aus Neuronen, die Eingaben empfangen und an die nächste Schicht weitergeben. Die Dimensionen der Eingabedaten bestimmen die Anzahl der Neuronen in dieser Schicht. Versteckte Schichten sind wie der Rechenmotor des neuronalen Netzes.

Jedes Neuron der versteckten Schicht nimmt die gewichtete Summe der Ausgabe der vorherigen Schicht, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Die Aktivierungsfunktion entscheidet, ob die Eingabe des Neurons wichtig ist und aktiviert entsprechend einen Knoten. Die versteckten Schichten sind nicht direkt den vorhandenen Eingabe- und Ausgabeschichten ausgesetzt.

Quelle: Research Gate

Schließlich erzeugt die Ausgabeschicht die Ausgabe. Die Anzahl der möglichen Ausgaben bestimmt die Anzahl der in dieser Schicht vorhandenen Neuronen.

Feedforward-Neuronale Netze sind vergleichsweise einfacher als ihre Gegenstücke, wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder konvolutionale neuronale Netze (CNNs).

Architektur eines Feedforward-Neuronalen Netzes

FNNs bestehen aus Schichten, Gewichten, Biases und Knoten.

Wir haben die Schichten im vorherigen Abschnitt besprochen, also schauen wir uns andere Elemente der Architektur eines Feedforward-Neuronalen Netzes an.

Gewichte und Biases

Gewichte repräsentieren die Stärke der Verbindung zwischen zwei Neuronen. Bevor ein Eingangssignal durch eine Aktivierungsfunktion geleitet wird, wird es durch Gewichte skaliert. Einfach ausgedrückt bestimmen sie den Einfluss der Eingabe auf die Ausgabe eines Neurons.

Biases hingegen steuern die Grundaktivierung eines Neurons. Wie Gewichte werden Biases durch Matrizen dargestellt, wobei jede Schicht eine eigene Matrix hat.

Sowohl Gewichte als auch Biases werden während des Trainings iterativ aktualisiert, um die Verlustfunktion zu minimieren. Die Verlustfunktion bestimmt, wie gut ein neuronales Netz seine Aufgabe erfüllt, indem sie im Wesentlichen quantifiziert, wie „falsch“ die Ausgabe eines Netzes im Vergleich zur gewünschten Ausgabe ist. Optimierungsalgorithmen wie stochastischer Gradientenabstieg (SGD) oder seine Varianten werden verwendet, um die Gewichte und Biases zu aktualisieren.

Dieser Aktualisierungsprozess wird als Backpropagation bezeichnet. Es spielt eine entscheidende Rolle beim Training eines Feedforward-Neuronalen Netzes.

Knoten

Knoten sind winzige, miteinander verbundene Verarbeitungseinheiten innerhalb eines neuronalen Netzes. Sie empfangen Daten und führen mathematische Operationen durch, um Ergebnisse zu erzeugen, die an nachfolgende Schichten oder die Ausgabeschicht übertragen werden.

Obwohl ein einzelner Knoten einfache Aufgaben und Berechnungen durchführt, macht die kollektive Arbeit vieler Knoten neuronale Netze leistungsstark. Wenn Knoten zusammenarbeiten, können sie Muster erkennen und Lösungen für komplexe Muster bieten.

Wie funktioniert ein Feedforward-Neuronales Netz?

Ein Feedforward-Neuronales Netz arbeitet durch die Feedforward-Phase und die Backpropagation-Phase.

In der Feedforward-Phase werden Eingabedaten zugeführt, die sich vorwärts durch das Netzwerk ausbreiten. Die gewichtete Summe der Eingaben wird berechnet und durch eine Aktivierungsfunktion geleitet, die Nichtlinearität in das Modell einführt. Der genaue Prozess setzt sich fort, bis die Ausgabestufe erreicht ist.

In der Ausgabestufe berechnet das Netzwerk den Unterschied zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ausgaben. Dieser Fehler wird durch das Netzwerk zurückpropagiert, um die Gewichte anzupassen und zukünftige Fehler zu minimieren. Dies fasst die Backpropagation-Phase zusammen.

Das Netzwerk passt die Gewichte kontinuierlich an, um Fehler zu minimieren, was ihm hilft, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Die Lernrate bestimmt den Betrag, um den die Gewichte angepasst werden. Viele Eingaben und Ausgaben werden in ein Netzwerk eingespeist, bis es die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabedaten vernünftig lernt.

Dieser wiederholte Lernprozess beinhaltet den Vergleich der Ausgabe des Netzwerks mit der gewünschten Ausgabe und die entsprechende Aktualisierung der Gewichte.

Wussten Sie schon? Frank Rosenblatt führte 1962 den Begriff „Back-Propagating Error Correction“ ein. David E. Rumelhart und andere popularisierten jedoch die aktuelle Methode des stochastischen Gradientenabstiegs.

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) vs. Feedforward-Neuronale Netze

Rekurrente neuronale Netze, auch bekannt als Feedback-Neuronale Netze, leiten sich von FNNs ab. RNNs erinnern sich an die Eingabedaten, was sie für Machine-Learning (ML) Probleme geeignet macht, die sequenzielle Daten beinhalten. Sein hochmodernes Algorithmus für sequenzielle Daten wird von Apples Siri und Googles Sprachsuche verwendet.

Diese neuronalen Netze können leicht Muster in Datenfolgen erkennen, die in Form von Text, Sprache oder Zeitreihen vorliegen können. Ein herausragendes Merkmal von RNNs ist das Gedächtnis ihres Algorithmus. Im Gegensatz zu FNNs, die jede Eingabe unabhängig verarbeiten, nutzen RNNs Informationen aus vorherigen Schritten, um die Verarbeitung zu verbessern.

Man kann sich RNNs wie Menschen vorstellen, die ein Buch lesen und den Kontext aus vorherigen Schritten nutzen, um aktuelle Daten zu verarbeiten.

Feedforward-Neuronale Netze sind gut für Anwendungen geeignet, bei denen die Eingabedaten eine feste Größe haben und keine zeitlichen Abhängigkeiten aufweisen. Wenn jedoch die Reihenfolge der Datenpunkte entscheidend ist, funktionieren FNNs für solche Anwendungsfälle nicht. Sie verarbeiten jede Eingabe unabhängig, ohne den Kontext der vorherigen Eingabe zu berücksichtigen.

Zum Beispiel können FNNs ein Bild basierend auf Pixelwerten in verschiedene Kategorien einordnen, aber sie haben Schwierigkeiten mit Aufgaben wie der Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz, da kein Kontext aus den vorherigen Wörtern beibehalten wird.

Im Gegensatz dazu können rekurrente neuronale Netze hier eine bessere Leistung erbringen. Sie können zeitliche Abhängigkeiten modellieren und Sequenzen variabler Länge verarbeiten. Zum Beispiel kann ein rekurrentes neuronales Netzwerk leicht das nächste Wort im Satz vorhersagen. Die Vorhersage wird genauer, da jedes Wort in der Sequenz verarbeitet wird und die bestehenden zeitlichen Abhängigkeiten erfasst werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich um ein Feedforward-Neuronales Netz handelt, wenn es kein Feedback von der Ausgabe zu den Neuronen des Netzwerks gibt. Wenn es jedoch ein Feedback von der Ausgabeschicht zu den Eingaben der Neuronen (eigenen oder anderen) gibt, handelt es sich um ein rekurrentes neuronales Netzwerk.

Vorteile von Feedforward-Neuronalen Netzen

Feedforward-Neuronale Netze bieten den Nutzern mehrere Vorteile, darunter:

• Selbstlernende Fähigkeiten: Diese neuronalen Netze lernen unabhängig durch Backpropagation. Sie passen Gewichte und andere Parameter an, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen, was ihnen hilft, sich schnell an neue Datensätze anzupassen.

• Geschwindigkeit: FNNs können aufgrund ihrer parallelisierbaren Natur schneller als andere Modelle trainiert werden, was sie effizient im Umgang mit großen Datensätzen macht.

• Nichtlineare Klassifikatoren: FNNs sind nichtlineare Klassifikatoren, was bedeutet, dass sie komplexe Daten besser als andere lineare Modelle verarbeiten können. Wenn Datensätze mehrere Variablen enthalten, die nichtlinear interagieren, können FNNs die in den Datensätzen enthaltenen Informationen genauer verstehen.

Herausforderungen von Feedforward-Neuronalen Netzen

Feedforward-Neuronale Netze stellen für ihre Nutzer einige Herausforderungen dar, darunter:

• Unfähigkeit, Informationen zu behalten: FNNs verlassen sich ausschließlich auf aktuelle Eingaben und nutzen keinen Kontext aus vorheriger Verarbeitung. Sie haben Schwierigkeiten mit sequenziellen Daten, was RNNs zu einer geeigneten Wahl für Nutzer macht, die zeitliche Abhängigkeiten benötigen.

• Anfälligkeit für Overfitting: Wenn FNNs mit komplexen Daten arbeiten, wird das Netzwerk auf die Trainingsdaten spezialisiert. Es fällt ihm schwer, gut zu verallgemeinern, was es schwierig macht, mit neuen und unbekannten Daten zu arbeiten.

• Rechenkomplexität: Bei der Verarbeitung von groß angelegten Datensätzen erfordert der Trainingsprozess mehr Rechenressourcen, was es für Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen benötigen, schwierig macht.

• Hyperparameter-Tuning: FNNs haben mehrere Hyperparameter (Lernrate, Batch-Größe, Aktivierungsfunktionen usw.), die sorgfältig abgestimmt werden müssen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

• Interpretierbarkeit: Die komplexe Architektur des Netzwerks, die von Natur aus eine Black-Box ist und hochdimensional, macht es schwierig, den Entscheidungsprozess zu verstehen.

• Abhängigkeit von gelabelten Daten: FNNs liefern zufriedenstellende Leistungen, wenn sie auf einer signifikanten Menge an Trainingsdaten trainiert werden. Große Datensätze zu erhalten und zu labeln kann ein zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess sein. Es schränkt die Anwendungen von FNNs in Bereichen ein, in denen gelabelte Daten nicht leicht zugänglich sind.

Erforschen Sie über FNNs hinaus

Feedforward-Neuronale Netze finden in vielen Sektoren Anwendung. Zum Beispiel werden sie in der vorausschauenden Wartung eingesetzt, um Industrien zu helfen, Kosten zu sparen und Rückschläge zu vermeiden. Da die Nutzung von KI und Deep-Learning-Modellen weiter zunimmt, werden wir wahrscheinlich in naher Zukunft anspruchsvollere Anwendungen von FNNs sehen.

Mit FNNs haben wir jedoch nur an der Oberfläche der Deep-Learning-Technologie gekratzt. Es gibt noch viel mehr zu lernen und zu verstehen, wenn es um Deep-Learning-Modelle geht.

Erfahren Sie mehr über Deep Learning und verstehen Sie, wie Maschinen lernen und sich weiterentwickeln.

Bearbeitet von Monishka Agrawal