Wer als IT-Profi nicht nur KI-Tools bedienen, sondern verstehen will, was unter der Haube passiert, findet im Buch von Daniel Scholz eine fundierte Einführung in das Innenleben neuronaler Netze. Die ...

Backpropagation (auch Fehlerrückführung oder Rückwärtspropagierung) ist ein wichtiges mathematisches Werkzeug zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Data Mining und maschinellen Lernen. Im ...

Geoffrey Everest Hinton ist Informatiker und Kognitionspsychologe und wurde 1947 im Londoner Stadtteil Wimbledon geboren. Er ist ein Ururenkel des englischen Logikers George Boole, Begründer der ...

16.04.2018 - Was neuronale Netze leisten können, zeigt sich in der Bildbearbeitung. Deep-Learning-Algorithmen lassen störende Gegenstände, Menschen und Häuserzeilen unbemerkt verschwinden. Oder sie ...

Neuronale Netze lassen sich konkret in Form spezieller elektronischer Schaltungen aufbauen; man kann sie in Gestalt von besonderen Programmen auf herkömmlichen, beziehungsweise leicht modifizierten ...

Rekursive neuronale Netze sind für die Verarbeitung sequenzieller Daten ausgelegt, indem sie einen versteckten Zustand aufrechterhalten, der sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Im Gegensatz zu ...

Ein Forschungsteam des MPI für die Physik des Lichts und der Uni Hannover hat jetzt in Zusammenarbeit mit Dirk Englund vom MIT experimentell eine rein optisch gesteuerte Aktivierungsfunktion ...

Die besondere Stärke des Fraunhofer-Instituts für Elektronische Nanosysteme ENAS liegt in der Entwicklung von Smart Systems - sogenannten intelligenten Systemen für verschiedenartige Anwendungen. Die ...

Neuronale Netze sind eine typische Struktur, auf der künstliche Intelligenz basieren kann. Die Bezeichnung ›neuronal‹ beschreibt ihre Art der Lernfähigkeit, die die Arbeitsweise von Neuronen unseres ...