Was ist ein neuronales Netz?
Ein neuronales Netz ist ein KI-Modell aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen zur Abbildung komplexer Zusammenhänge.
Was versteht man unter einem einschichtigen neuronalen Netz?
Ein Netz mit genau einer gewichteten Verbindungsschicht zwischen Eingabe und Ausgabe.
Was ist ein mehrschichtiges neuronales Netz?
Ein neuronales Netz mit mindestens einer versteckten Schicht zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht.
Was bedeutet eine vollständig verbundene Schicht?
Jedes Neuron einer Schicht ist mit allen Neuronen der folgenden Schicht verbunden.
Welche Aufgabe hat eine Aktivierungsfunktion?
Sie führt Nichtlinearität ein und entscheidet, wie stark ein Neuron aktiviert wird.
Nennen Sie typische Aktivierungsfunktionen.
Lineare Funktion, Sigmoid-Funktion und ReLU (Rectified Linear Unit).
Was ist die Delta-Regel?
Eine Lernregel zur Anpassung der Gewichte basierend auf dem Fehler zwischen Soll- und Ist-Ausgabe.
Wie lautet das Ziel der Delta-Regel?
Die Minimierung des Fehlers durch schrittweise Anpassung der Gewichtswerte.
Was ist Backpropagation?
Ein Verfahren zur Berechnung des Fehlers und seiner Rückpropagierung durch alle Schichten eines neuronalen Netzes.
Warum ist Backpropagation für mehrschichtige Netze notwendig?
Weil der Fehler der Ausgabeschicht auf die Gewichte der versteckten Schichten verteilt werden muss.
Wie werden Daten typischerweise für das Training aufgeteilt?
In Trainings-, Validierungs- und Testdaten.
Welche Aufgabe haben Validierungsdaten?
Sie dienen zur Bewertung des Modells während des Trainings und zur Optimierung von Hyperparametern.
Was ist Batch Gradient Descent?
Eine Methode, bei der der Gradient über den gesamten Datensatz berechnet wird.
Was ist Stochastic Gradient Descent (SGD)?
Eine Methode, bei der die Gewichte nach jedem einzelnen Trainingsbeispiel aktualisiert werden.
Was ist Mini-Batch Gradient Descent?
Eine Methode, bei der die Gewichte nach Verarbeitung kleiner Datenpakete aktualisiert werden.
Warum wird Mini-Batch Gradient Descent häufig verwendet?
Weil es einen guten Kompromiss zwischen Stabilität, Geschwindigkeit und Speicherbedarf bietet.
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