Deep Learning

Wirre Zerrbilder entstehen, wenn die Deep Learning Algorithmen einmal verrückt spielen. Google nutzt diesen rätselhaften Effekt und programmierte einen Online Generator, mit dem jeder seine eigenen Zerrbilder schaffen kann. Das ansonsten erfolgreiche Neuronale Netzwerk Googles wurde 2014 unter dem Projektnamen ‚ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge‘ entwickelt.

Deep Learning bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden von künstlichen neuronalen Netzen, welche zahlreiche Zwischenlagen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen. In Erweiterung der Lernalgorithmen für Netzstrukturen mit sehr wenigen oder keinen Zwischenlagen, wie beim einlagigen Perzeptron, ermöglichen die Methoden des Deep Learnings auch bei zahlreichen Zwischenlagen einen stabilen Lernerfolg. (Wikipedia)

Deep Learning

Je nach Aufgabenstellung sind Künstliche Neuronale Netze (KNN) unterschiedlich aufgebaut. Gemein ist allen, dass sie vor dem Beginn ihrer eigentlichen Aufgabe erst einmal ‚trainiert‘ werden müssen. Dazu nutzt man Lernverfahren wie etwa das Deep Learning. Innerhalb dieser Phase können bestimmte Neuronen-Verbindungen gelöscht oder verstärkt werden. Geeignete Problemstellungen finden sich in der Bild- oder Texterkennung und der Regelungstechnik.

Nachteile der KNN sind ihre häufig langwierigen Trainingsphasen, Optimierungsprobleme und Überanpassung.

Google und Facebook sind in der Entwicklung ihrer KNN schon sehr weit. In KNN mit bis zu 40 Schichten sucht die Google Software nach Konturen, Ecken und Kanten, dann nach zusammenhängenden Gebilden und Körpern. Am Schluss bildet sie aus der Summe der Informationen wieder ein Gesamtbild.

Rückkopplungsschleifen

Wie es zu Fehlinterpretationen wie in nebenstehendem Beispiel kommt, konnten die Forscher bislang noch nicht zur Gänze erklären. Doch soviel weiß man: die Traumbilder hängen wohl mit Rückkopplungsschleifen zwischen den Layern zusammen. Fehlinterpretationen, die sich die KI in vorangehenden Schichten gemacht hat, bekräftigen und verstärken die folgenden.

Erste Neuronale Netze

In den 40er Jahren entstanden die ersten Neuronalen Netze. In den 70er Jahren der erste Lernalgorithmus (Paul Werbos, Backpropagation-Algorithmus).