Wie ein neuronales Netz lernt
Die kurze Antwort
Ein neuronales Netz lernt, indem es rät, seinen Fehler misst und seine Verbindungsgewichte ein wenig nachjustiert – immer wieder, bis die Antworten stimmen.
Aus dem Englischen übersetzt. Die Quellen sind in ihrer Originalsprache angegeben.
Kapitel und Transkript
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Es beginnt mit Raten
Die Verbindungen eines neuen Netzes sind zufällig, darum sind seine ersten Antworten meist falsch. Zeigt man ihm eine handschriftliche 7, rät es 1.
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Jede Verbindung hat ein Gewicht
Signale fließen von links nach rechts durch die Schichten. Das Gewicht jeder Verbindung bestimmt, wie stark sie das Signal weitergibt.
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Fehler messen, Gewichte justieren
Die Antwort des Netzes wird mit der richtigen verglichen. Der Fehler wird durch die Schichten zurückverfolgt, und jedes Gewicht verschiebt sich ein wenig, um ihn zu verkleinern.
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Wiederholen, tausendfach
Mit jedem Beispiel werden die Antworten besser, bis die Gewichte das Muster erfassen. Die Lernkurve im Video ist eine Illustration, keine Messdaten.