Neuronale Netze: Definition, Arten, Aufbau, Training

Definition von Neuronalen Netzen

Als (künstliche) neuronale Netze werden Computermodelle bezeichnet, die von der Art und Weise wie das menschliche Gehirn funktioniert, inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen "Neuronen" oder Einheiten zur Informationsverarbeitung. Diese Netze sind in der Lage, Muster in Daten zu erkennen, die Spracherkennung zu verbessern, Bilder zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. Ihre Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erlernen, beruht auf der Anpassung der Gewichte zwischen den Neuronen durch wiederholtes Training mit Beispieldaten.

Gründe und Bedeutung von Neuronalen Netzen

Neuronale Netze sind von großer Bedeutung, da sie in der Lage sind, komplexe Muster in Daten zu erkennen, die mit herkömmlichen Algorithmen nur schwer zu erfassen sind. Sie ermöglichen Fortschritte in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnostik. Aufgrund ihrer Fähigkeit zum Lernen aus Erfahrungen und zur Anpassung an neue Gegebenheiten sind sie ein leistungsstarkes Werkzeug zur Bewältigung komplexer und vielfältiger Aufgaben.

Geschichte von neuronalen Netzen

Die historische Entwicklung neuraler Netze reicht bis in die 1940er Jahre zurück. Ein mathematisches Modell von Neuronen, das als Vorläufer der modernen neuronalen Netze gilt, wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts vorgestellt. In den 1950er und 1960er Jahren wurden erste Versuche zur Anwendung dieser Ideen auf Computer unternommen, doch aufgrund begrenzter Rechenressourcen trat das Interesse in den Hintergrund.
Mit der Verfügbarkeit neuer Lernalgorithmen und verbesserter Hardware erlebten neuronale Netze in den 1980er Jahren eine Wiederbelebung. Erst Ende der 2000er Jahre, als größere Datenmengen und leistungsfähigere Grafikprozessoren zur Verfügung standen, nahm die Zahl ihrer Anwendungen exponentiell zu. Bahnbrechende Erfolge in der Bild- und Spracherkennung wurden durch Fortschritte beim Deep Learning und bei den Convolutional Neural Networks (CNNs) erzielt.
Heute dominieren rekurrente Netze (RNNs), generative Netze (GANs) und Transformer-Modelle, die bahnbrechende Fortschritte in Bereichen wie Übersetzung, Textgenerierung und sogar kreative Inhaltsgenerierung ermöglichen. Die historische Entwicklung neuronaler Netze ist ein Spiegelbild des Zusammenspiels von Durchbrüchen in der Algorithmik, Innovationen in der Hardware und exponentiell wachsenden Datenmengen.

Grundlagen von neuronalen Netzen – neuronale Netze einfach erklärt

Neuronale Netze sind künstliche Modelle. Sie sind den biologischen Strukturen des Gehirns nachempfunden. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Aspekte neuronaler Netze aufgelistet und beschrieben:

Neuronen: Grundlegende Einheiten zur Verarbeitung und Weiterleitung von Informationen.
Verbindungen: Gewichtete Verbindungen zwischen Neuronen zur Beeinflussung der Informationsübertragung.
Feedforward: Daten werden in einer Richtung vom Eingang zum Ausgang durch Schichten von Neuronen geleitet.
Lernen: Anpassung der Gewichte auf der Grundlage von Trainingsdaten zur Erkennung von Mustern.
Aktivierungsfunktionen: Sie entscheiden über den Zeitpunkt der Aktivierung von Neuronen und die Weiterleitung von Signalen.
Verlustfunktion: Verlustfunktionen bewertet die Abweichung zwischen den Vorhersagen des Netzes und den tatsächlichen Werten.
Backpropagation: Methode zur Berechnung von Gewichtsveränderungen mit dem Ziel der Verlustminimierung.
Deep Learning: Verwendet mehrere tiefe Schichten, um hierarchische Merkmale zu extrahieren.
Faltungsneuronale Netze (CNNs): Spezialisierte Architekturen, um Bilder zu verarbeiten und zu erkennen.
Wiederkehrende Neuronale Netze (RNNs): Ist die Verwendung von Rückkopplungsschleifen für die Verarbeitung von sequentiellen Daten.
Generative Adversarial Networks (GANs): Durch Training von Generator- und Diskriminatornetzwerken werden neue Daten erzeugt.
Transfer Learning: Wiederverwendung von trainierten Netzwerken für neue Aufgaben.
Anwendungen: Bilderkennung, Sprachverarbeitung, autonomes Fahren, medizinische Diagnostik, etc.

Abgrenzung von anderen Fachgebieten und Methoden

Neuronale Netze vs. Machine Learning

Basierend auf der biologischen Struktur von Neuronen sind neuronale Netze eine Untergruppe des maschinellen Lernens. Während das maschinelle Lernen verschiedene Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen, verwenden neuronale Netze spezielle Architekturen miteinander verbundener Neuronen.
Sie sind effizient bei der Erkennung von Mustern in komplexen Daten, während das Machine Learning ein breiteres Spektrum von Algorithmen und Techniken verwendet.

Neuronale Netze vs. Entscheidungsbaum

Obwohl sie unterschiedliche Ansätze verfolgen, sind neuronale Netze und Entscheidungsbäume beide Methoden des maschinellen Lernens. Neuronale Netze lernen, indem sie die Gewichte in den miteinander verbundenen Neuronen anpassen, und eignen sich für komplexe, nichtlineare Muster. Entscheidungsbäume, die sich eher für klarere, regelbasierte Probleme eignen, organisieren Daten in hierarchischen Entscheidungsstrukturen.

Neuronale Netze vs. KI

Ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) sind die Neuronalen Netze. Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum von Technologien, die es ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz in Maschinen zu integrieren. Eine Methode, um Mustererkennung und Lernen in KI-Systemen zu ermöglichen, sind neuronale Netze nach dem Vorbild biologischer Gehirne. KI umfasst, aber auch andere Techniken, wie z.B. Expertensysteme, die natürliche Sprachverarbeitung und die Robotik.

Aufbau und Schichten von neuronalen Netzen

Aufbau von neuronalen Netze — Abbildung 1: Aufbau neuronaler Netze
Quelle: In Anlehnung an https://www.hoou.de/projects/neuronale-netze-kurz-erklart/pages/neuronales-netz und https://alex-ta.gitbooks.io/einfuhrung-in-neuronale-netze/content/aufbau-eines-netzes.html

Neuronale Netze bestehen aus Schichten: Eingangsschicht, verborgene Schicht und Ausgangsschicht (siehe Abbildung 1). Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte. Diese werden während des Trainings angepasst, um eine optimale Mustererkennung zu erreichen. Durch diesen Schichtenaufbau können neuronale Netze vielfältige Datenverarbeitungsaufgaben übernehmen.

Eingabeschicht – Input Layer

Die Input Layer empfängt Rohdaten, z.B. Pixelwerte eines Bildes oder Wörter eines Textes. Jedes Neuron repräsentiert eine Eingangsvariable.

Verborgene Schichten – Hidden Layers

Die Hidden Layer bestehen aus Neuronen, die abstrakte Merkmale aus den Daten extrahieren. Hier findet die komplexe Mustererkennung statt.

Ausgabeschicht – Output Layer

Hier findet die Ausgabe der Ergebnisse des Netzes, z.B. Klassifikationen oder Vorhersagen statt. Je nach gewünschter Ausgabegröße variiert die Anzahl der Neuronen.

Funktionsweise neuronaler Netze

Neuronale Netze sind Informationsverarbeitungsmodelle, die Muster in Daten erkennen, indem sie Schichten von Neuronen aufbauen. Auf der Ebene der Knoten empfängt die Eingabeschicht Daten und gibt sie in gewichteter Form an die verborgenen Schichten weiter, die abstrakte Merkmale extrahieren. Diese werden dann in der Ausgabeschicht interpretiert, um Ergebnisse wie Klassifizierungen oder Vorhersagen zu liefern. Auf der Netzwerkebene verwenden neuronale Netze die Verfahren "Feedforward" und "Backpropagation". Unter Feedforward versteht man die Weiterleitung von Daten durch die Schichten, wobei die Neuronen mit Hilfe von Aktivierungsfunktionen über die Weiterleitung von Signalen entscheiden. Zur Optimierung der Vorhersagen werden bei der Backpropagation Gewichte auf Basis von Fehlergradienten angepasst.
Wiederholtes Training führt zur Anpassung der Gewichte und damit zur Mustererkennung durch das Netz. Tiefe Netze, wie z.B. Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), erweitern diese Grundprinzipien zur Verarbeitung komplexerer Datenstrukturen und sequenzieller Informationen.

Arten und Typen neuronaler Netze

Für die Verarbeitung und Analyse von Daten in verschiedenen Anwendungsbereichen bieten unterschiedliche Ansätze und Architekturen vielfältige Möglichkeiten. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Arten, Typen und Architekturen von neuronalen Netzen vorgestellt:

Feed Forward Neural Networks (FNNs): Grundstruktur, bei der die Daten über verdeckte Schichten von der Eingabe zur Ausgabe fließen.Sie werden auch als vorwärts gerichtete Netzwerke bezeichnet und können entweder Single-Layer Perceptrons oder Multilayer Perceptrons sein. FNNs werden genutzt, um Probleme zu lösen, indem sie Gewichtungen und Bias lernen, um Eingaben korrekt zu klassifizieren. Sie haben keine zyklischen Verbindungen zwischen den Neuronen. Die Informationsübertragung erfolgt nur von der Eingangs- zur Ausgangsschicht.
Convolutional Neural Network (CNNs): Verwendung von Convolutional Layers zur Extraktion von Merkmalen in der Bild- und Mustererkennung. Sie verarbeiten umfangreiche Datenmengen im Gitterformat und gewinnen relevante, detaillierte Merkmale für die Klassifizierung und Erkennung. In der Regel bestehen CNNs aus drei Hauptarten von Schichten: Faltungsschicht, Pooling-Schicht und vollständig vernetzte Schicht. Jede dieser Schichten erfüllt einen spezifischen Zweck und erlernt komplexe Muster.
Recurrent Neural Network (RNNs): Verwendung von Schleifen für zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzdaten wie Sprache oder Zeitreihen. Durch Rückkopplungen zwischen den Neuronen können Ausgabeinformationen erneut als Eingabeinformationen verwendet werden, was dem Netzwerk eine Art von Gedächtnis verleiht. Sie finden Anwendung bei der Verarbeitung sequenzieller Daten, wie sie beim NLP oder in der Analyse von Zeitreihendaten vorkommen.
Long Short-Term Memory (LSTM): Verbesserte Form von RNNs, die mit Gedächtniszellen ausgestattet sind, um lange Abhängigkeiten besser erfassen zu können. Die Gedächtniszellen bewahren wichtige Informationen über längere Zeiträume auf, was sie ideal für Aufgaben macht, bei denen die Einbettung früherer Ereignisse entscheidend ist. Sie sind besonders nützlich in Anwendungen wie ML, Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalysen.
Gated Recurrent Units (GRUs): Ähnlich wie LSTM, jedoch mit geringerem Rechenaufwand. Sie haben eine einfachere Struktur mit weniger Gatter-Mechanismen, was zu einer leichteren Berechnung führt. Diese Architektur ermöglicht eine schnellere Verarbeitung von Sequenzdaten und ist besonders nützlich in Szenarien in denen Ressourceneffizienz von Bedeutung ist
Generative Adversarial Networks (GANs): Bestehend aus Generator- und Diskriminatornetzwerken, Erzeugung realistischer Daten wie z.B. Bilder oder Musik. Der Generator ist darauf ausgerichtet realistische Daten zu erzeugen, während der Diskriminator den Unterschied zwischen echten und generierten Daten erkennt. Durch einen kontinuierlichen Wettbewerb zwischen diesen beiden Netzwerken verbessert sich der Generator ständig und wird immer besser darin authentisch aussehende Daten zu produzieren. Der Diskriminator hingegen versucht diese von echten Daten zu unterscheiden.
Transformer Networks: Revolutionär für NLP, werden für effiziente Sequenzverarbeitung mit Self-Attention eingesetzt, z.B. BERT. Diese Architektur ermöglicht es, komplexe Abhängigkeiten in Textdaten zu erfassen und hat zu signifikanten Fortschritten in Aufgaben wie Übersetzung und Textverständnis geführt. Die Self-Attention-Mechanismen erlauben es dem Modell, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, wodurch es besonders effektiv für die Verarbeitung von längeren Texten ist. Transformer haben eine Rekurrenzarchitektur in vielen NLP-Anwendungen übertroffen und sind heute ein grundlegendes Werkzeug in der natürlichen Sprachverarbeitung.
Autoencoder: Unüberwachtes Lernen, komprimieren Daten in latente Repräsentationen und rekonstruieren diese. Durch diesen Prozess erzwingen Autoencoder die Extraktion von bedeutungsvollen Merkmalen und eignen sich für Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Dimensionsreduktion. Die Encoder-Decoder-Architektur ermöglicht es dem Modell, kompakte Darstellungen von Daten zu erstellen und dabei wichtige Informationen beizubehalten. Sie werden in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt von der Bildverarbeitung bis zur Anomalieerkennung.
Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN): Verwendung von radialen Basisfunktionen zur Mustererkennung. Diese Netzwerke sind besonders effektiv bei nicht-linearen Problemen und haben Anwendungen in Bereichen wie Finanzprognosen und medizinischer Diagnose gefunden. Die radialen Basisfunktionen ermöglichen es dem Netzwerk nichtlineare Beziehungen zwischen den Eingabevariablen zu modellieren, was zu präzisen Vorhersagen führt. Sie sind robust gegenüber Rauschen in den Daten und sind daher gut für die Verarbeitung von realen Datensätzen geeignet.
Kohonen Self-Organizing Maps: Visualisierung und Clusteranalyse durch unüberwachtes Lernen. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus komplexe Daten in zweidimensionalen Karten abzubilden, wodurch Muster und Strukturen leichter interpretiert werden können. Kohonen-Maps haben Anwendungen in Bereichen wie der Bildsegmentierung, Mustererkennung und der Analyse großer Datenmengen. Durch ihr selbstorganisierendes Verhalten bieten sie eine effektive Möglichkeit, latente Strukturen in den Daten zu entdecken.
Hopfield Networks: Für assoziatives Gedächtnis und Musterrekonstruktion. Diese Netzwerke zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Informationen assoziativ zu speichern und abzurufen. Daher sind sie in der Lage aufgrund einer Teilinformation den gesamten gespeicherten Mustervektor abzurufen. Sie finden Anwendung in der Mustererkennung, Optimierung und der Rekonstruktion von Informationen aus beschädigten oder unvollständigen Daten. Ihre einfache, aber leistungsfähige Struktur macht sie besonders geeignet für bestimmte Klassen von Problemen bei denen die Assoziation von Informationen eine zentrale Rolle spielt.

Anwendung und Beispiele von neuronalen Netzen

Neuronale Netze kommen in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz und tragen zu Innovationen in der Technologie, der Wissenschaft und der Wirtschaft bei. In der Medizin ermöglichen neuronale Netze eine frühzeitige Diagnose und eine personalisierte Behandlung. Mit Hilfe von CNNs können in der medizinischen Bildgebung Krankheiten wie z.B. Krebs in Röntgenbildern erkannt werden. Sie helfen, Herzkrankheiten und Diabetes zu diagnostizieren und durch Genomsequenzierung genetische Risikofaktoren zu identifizieren. In der Wirtschaft optimieren neuronale Netze die Entscheidungsfindung und Risikobewertung. Anhand von Mustern in Finanzdaten prognostizieren sie Aktienkursentwicklungen, bewerten Kreditrisiken und entwickeln Handelsstrategien. Diese vielfältigen Anwendungen verdeutlichen das große Potenzial neuronaler Netze zur Bewältigung komplexer Herausforderungen in unterschiedlichen Bereichen und zur Förderung von Innovationen.

Training von neuronalen Netzen

Das Training neuronaler Netze kann in zwei Phasen unterteilt werden: Trainingsphase und Testphase. In der Trainingsphase lernt das neuronale Netzwerk, indem es Trainingsmaterial erhält und die Gewichtungen zwischen den Neuronen anpasst.
Grundsätzlich gibt es zwei Arten von Lernregeln:

Überwachtes Lernen (Supervised Learning): In diesem Fall wird das korrekte Ergebnis (Trainingsvektor) vorgegeben und die Gewichte werden zur Erreichung dieses Ergebnisses optimiert.
Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): In diesem Fall wird kein bestimmtes Ergebnis vorgegeben. Die Anpassung der Gewichte basiert auf der Ähnlichkeit zwischen den Gewichten und den Eingangsreizen.

Während der Testphase werden die Gewichte nicht mehr verändert. Die Überprüfung, ob das Netz gelernt hat, erfolgt anhand der in der Trainingsphase veränderten Gewichte. Die Präsentation der Eingangsreize und die Untersuchung der berechneten Ausgabe sind Gegenstand der Untersuchung. Es werden zwei Arten von Reizen unterschieden: Ausgangsstimuli und neue Reize.

Ausgangsreize: Bekannte Trainingsreize werden erneut präsentiert, um zu überprüfen, ob das Netzwerk das Trainingsmaterial erfasst hat.
Neue Reize: Durch die Präsentation neuer Reize wird getestet, ob das Netz in der Lage ist, Aufgaben zu lösen, die über das Gelernte hinausgehen.

Fünf grundlegende Schritte kennzeichnen den Trainingsprozess eines künstlichen neuronalen Netzes:

Schritt 1:Initialisierung der Gewichte

Zufällige Startwerte für die Gewichte zwischen den Neuronen werden gesetzt, um den Lernprozess zu starten.

Schritt 2: Feedforward und Fehlerberechnung

Die Trainingsdaten werden durch das Netz geleitet, die Neuronen aktiviert und die Ausgaben berechnet. Eine Verlustfunktion quantifiziert den Fehler zwischen den berechneten Ausgaben und den Sollwerten.

Schritt 3: Backpropagation

Der Fehler wird rückwärts durch das Netz propagiert. Um die Richtung der Anpassungen zu bestimmen, wird der Gradient der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte berechnet.

Schritt 4: Anpassung der Gewichte

Die Gewichte zwischen den Neuronen werden mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent oder Adam angepasst, um den Fehler schrittweise zu minimieren.

Schritt 5: Wiederholung und Evaluierung

Nach dem Training wird das Netz auf unabhängigen Validierungsdaten getestet, um sicherzustellen, dass es auch neue Daten gut verarbeiten kann und somit die Fähigkeit zur Generalisierung besitzt.

Programmieren von neuronalen Netzen

Neuronale Netze werden üblicherweise mit Programmiersprachen wie Python, R oder C++ trainiert. Dabei kommen spezielle Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras zum Einsatz. Das Training umfasst die Erstellung der Netzwerkstruktur, die Definition der Hyperparameter, das Laden der Trainingsdaten, die Implementierung des Feedforward- und Backpropagation-Algorithmus zur Gewichtsanpassung sowie das Testen und das Anpassen des Modells. Für ein effizientes und robustes Training von neuronalen Netzen bieten diese Frameworks vorgefertigte Funktionen und Optimierungsalgorithmen.

Vorteile und Chancen von neuronalen Netzen

Vorteile

Mustererkennung: Erkennen von komplexen Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen.
Anpassungsfähigkeit: Lernen aus neuen Daten ohne manuelle Anpassungen.
Parallele Verarbeitung: Effiziente Verarbeitung von großen Datenmengen durch den Einsatz paralleler Strukturen.
Nichtlineare Abbildungen: Die Fähigkeit, nichtlineare Beziehungen in den Daten zu modellieren.
Automatisierung: Automatische Entscheidungsfindung und Mustererkennung in Echtzeit.
Vielseitigkeit: Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Prognosen etc.

Chancen

Medizin: Früherkennung von Krankheiten und personalisierte Behandlung von Patienten
Automobilindustrie: Entwicklung autonomer Fahrzeuge mit erweiterter Wahrnehmung
Finanzwesen: Genauere Prognosen, Bewertung von Risiken und Handelsstrategien
Kreativität: Schaffung von Kunstwerken, Musik und anderen kreativen Inhalten
Industrie: Effizientere Produktion und Qualitätskontrolle
Forschung: Schnellere Analyse komplexer Daten in einer Vielzahl wissenschaftlicher Disziplinen

Probleme und Herausforderungen von künstlichen neuronalen Netzen

Zu den wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit künstlichen neuronalen Netzen gehören unter anderem

Overfitting: Das Netz passt sich zu gut an die Trainingsdaten an und lässt sich nur schwer auf neue Daten verallgemeinern.
Mangel an Daten: Neuronale Netze benötigen große Datenmengen, die in manchen Anwendungen begrenzt sein können.
Lange Trainingszeiten: Das Training kann sehr zeitaufwendig sein, wenn komplexe Modelle und große Datensätze verwendet werden.
Hyperparameter-Abstimmung: Die Auswahl optimaler Parameter erfordert Experimente und Fachwissen.
Erklärbarkeit: Tiefe Modelle sind schwer zu interpretieren, was ethische Bedenken aufwerfen kann.
Rechenressourcen: Große Netzwerke erfordern leistungsfähige Hardware, um effizient trainiert werden zu können.
Störanfälligkeit: Kleine Störungen in den Eingabedaten können die Ergebnisse stark beeinflussen.
Übertragbarkeit: Modelle funktionieren in anderen Domänen möglicherweise nicht so gut.
Bias und Fairness: Vorurteile in den Daten können zu ungerechten Vorhersagen führen.
Kausalitätsverständnis: Modelle erkennen Korrelationen, aber nicht immer Kausalitäten.
Robustheit gegenüber Variationen: Modelle reagieren unter Umständen nur schlecht auf unerwartete Eingaben.
Architekturdesign: Effiziente Netzwerke zu entwerfen, erfordert Designkenntnisse.
Datenschutz: Modelle können sensible Informationen aus den Daten extrahieren.

Umsetzung von neuronalen Netzen

Die Datenqualität, die Wahl der Architektur, die Anpassung der Hyperparameter, die Trainingsdauer, die Validierung, die Erklärbarkeit und die Skalierbarkeit sind entscheidende Faktoren für die Implementierung erfolgreicher künstlicher neuronaler Netze. Ein professioneller Dienstleister wie das IPH ist wichtig, da er Expertise, Ressourcen, Zeitersparnis, Fehlervermeidung, Anpassungsfähigkeit und Kenntnis aktueller Technologien bietet. Ein Dienstleister kann durch seine Beratung zur Maximierung der Effizienz, zur Minimierung von Risiken und zur Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen für spezifische Anforderungen beitragen. Wenn Sie mehr über neuronale Netze erfahren möchten, kontaktieren Sie gerne die Ansprechpartnerin Frau Dr.-Ing. Maren Müller unter mueller@iph-hannover.de oder +49 (0)511 279 76-443.

Künstliche Neuronale Netze