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DE Jump to ... Was sind neuronale Netze? Wie funktionieren neuronale Netze? Typen neuronaler Netze Neuronale Netze vs. Deep Learning Geschichte der neuronalen Netze Neuronale Netze und IBM Cloud menu icon

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DE Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke viele unterschiedliche Abstraktionsebenen erlernen

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DE Bei Infomaniak wird dieses neuronale Netz intern betrieben und vollständig in unsere Infrastruktur in der Schweiz integriert.

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DE Verstehen Sie, wie Deep Learning und mehrschichtige künstliche neuronale Netze die Genauigkeit von Aufgaben erhöhen können.

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DE Neuronale Netzwerke erweitern menschliche Möglichkeiten, überwinden Sprachbarrierenund bringen Kulturen einander näher.

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DE Wir arbeiten ständig daran, die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern. Wir entwickeln neuronale Netze, die menschliche Möglichkeiten erweitern, Sprachbarrieren überwinden und Kulturen einander näher bringen.

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DE Mit diesem eingebetteten Computer können Sie neuronale Netzwerke mit doppelter Rechenleistung ausführen oder die Leistungseffizienz des Jetson TX1 verdoppeln – und das zum gleichen Preis.

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DE In der Medizin können neuronale Netze, die mithilfe Millionen medizinischer Bilder trainiert wurden, nun in MRT-Aufnahmen Hinweise finden, die bisher nur mit invasiver Biopsie auffindbar waren.

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DE Deep Learning schafft künstliche neuronale Netzwerke und Schichten, die auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basieren

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DE Da die Big Data-Analytik sprunghaft voranschreitet, sind neuronale Netzwerke komplexer und ausgefeilter geworden

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DE Fortinet kombiniert dezentrale Sensoren mit zentralen Big-Data-Analysen. Unternehmen können so maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze und andere Analysen kombinieren, um gegen sie gerichtete Cyber-Bedrohungen zu erkennen.

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DE "CER" steht für "Character Error Rate" und gibt an, wie viel Prozent der Zeichen durch das neuronale Netz falsch transkribiert wurden.

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DE Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netze mit zahlreichen tiefer liegenden Schichten zwischen den Eingabe- und Ausgabeknoten genutzt werden

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DE Die modulare und skalierbare Steuerelektronikeinheit kann hochleistungsfähige Videobearbeitung und trainierte neuronale Netze (CNN) von FLIR und Drittanbieterlösungen hosten

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DE Neuronale Netze Und Robotik Website-Vorlage

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DE Neuronale Text-to-Speech-Stimme in mehr Sprachen

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DE Sowohl die reale Welt als auch die virtuellen Lichtstrahlen initiieren neuronale Signale, die von der Netzhaut zum visuellen Teil des Gehirns gelangen und unglaublich glaubwürdige erzeugen." Erfahrungen."

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DE Max Weinbach behauptete in einem Podcast, dass der Whitechapel-SoC eine Rohleistung zwischen dem Qualcomm Snapdragon 865 und 888 bieten wird und eine neuronale Verarbeitungseinheit und einen Bildsignalprozessor enthalten wird.

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• neuronale Verarbeitungseinheit
• Bildsignalprozessor enthalten

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DE Es wird auch gesagt, dass das besondere Element des Chips die neuronale Verarbeitungseinheit und der Bildsignalprozessor im Inneren sind, die beide zur Verbesserung der Bilder von der Pixelkamera verwendet werden.

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DE Neuronale Deep Learning-Netzwerke sind ideal dazu geeignet, mehrerer Prozessoren zu nutzen und die Arbeitslasten nahtlos und effizient auf verschiedene Prozessortypen und -mengen zu verteilen

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DE In der Medizin können neuronale Netze, die mithilfe Millionen medizinischer Bilder trainiert wurden, nun in MRT-Aufnahmen Hinweise finden, die bisher nur mit invasiver Biopsie auffindbar waren.

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DE Bei Infomaniak wird dieses neuronale Netz intern betrieben und vollständig in unsere Infrastruktur in der Schweiz integriert.

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DE Bei Tensor dreht sich alles um seine neuronale Engine, einen eher gehirnähnlichen Ansatz für seine rechnergestützten maschinellen Lernelemente

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DE AI-FaceDetect-Deep basiert auf künstlicher Intelligenz und verwendet sowohl für die Gesichtserkennung als auch die Gesichtsklassifizierung tiefe neuronale Netze.

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DE Mit diesem eingebetteten Computer können Sie neuronale Netzwerke mit doppelter Rechenleistung ausführen oder die Leistungseffizienz des Jetson TX1 verdoppeln – und das zum gleichen Preis.

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DE Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke viele unterschiedliche Abstraktionsebenen erlernen

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DE Verstehen Sie, wie Deep Learning und mehrschichtige künstliche neuronale Netze die Genauigkeit von Aufgaben erhöhen können.

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DE "CER" steht für "Character Error Rate" und gibt an, wie viel Prozent der Zeichen durch das neuronale Netz falsch transkribiert wurden.

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DE In kostenpflichtigen Versionen verwenden wir neuronale Übersetzungen von Google, die beim Übersetzen in und aus der englischen Sprache sehr genau sind.

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DE Die menschlichen Übersetzer rangieren in der Regel bei 8.5 und neue neuronale Maschinenübersetzungen treffen auf 8.3.

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DE Zu den gängigen Techniken prädiktiver Modellierung gehören Regressionsanalysen, maschinelles Lernen, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und vieles mehr.

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DE Neuronale Netze sind fortschrittliche Analysetechniken, mit denen die Genauigkeit von Informationen bestimmt wird, die aus Regressionsmodellen und Entscheidungsbäumen gewonnen werden

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DE Die neuronale Vernetzung identifiziert nichtlineare Ähnlichkeiten zwischen unterschiedlichen Daten und ist besonders nützlich, wenn es mehr darum geht zu verstehen, was passieren kann, statt warum es passiert.

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DE Deep Learning schafft künstliche neuronale Netzwerke und Schichten, die auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basieren

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DE Da die Big Data-Analytik sprunghaft voranschreitet, sind neuronale Netzwerke komplexer und ausgefeilter geworden

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DE Neuronale Netzwerke sind so konzipiert, dass sie so ähnlich wie das Gehirn funktionieren

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DE Genau wie Impulse das Abfeuern von Neuronen im Gehirn verursachen, die eine Aktion ermöglichen, verwenden neuronale Netzwerke Eingaben mit einer Schwellenwertanforderung

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DE 1980er: Neuronale Netze, die einen Backpropagation-Algorithmus verwenden, um sich selbst zu trainieren, werden häufig in KI-Anwendungen eingesetzt.

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DE Wie funktionieren neuronale Netze?

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DE Neuronale Netze spiegeln das Verhalten des menschlichen Gehirns wider und ermöglichen es Computerprogrammen, Muster zu erkennen und allgemeine Probleme in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Deep Learning zu lösen.

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DE Neuronale Netze sind auf Trainingsdaten angewiesen, um hinzu zu lernen und ihre Genauigkeit mit der Zeit zu verbessern

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DE Dieser Prozess der Weitergabe von Daten von einer Schicht zur nächsten definiert dieses neuronale Netz als Feedforward-Netz.

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DE Im obigen Beispiel haben wir Perzeptronen verwendet, um einige der mathematischen Zusammenhänge zu veranschaulichen, aber neuronale Netze nutzen sigmoide Neuronen, die sich dadurch auszeichnen, dass sie Werte zwischen 0 und 1 haben

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DE Wenn wir anfangen, über praktischere Anwendungsfälle für neuronale Netze nachzudenken, wie Bilderkennung oder Klassifizierung, werden wir überwachtes Lernen oder markierte Datensätze nutzen, um den Algorithmus zu trainieren

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DE Neuronale Netze lassen sich in verschiedene Typen einteilen, die für unterschiedliche Zwecke verwendet werden

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DE Das Perzeptron ist das älteste neuronale Netz und wurde 1958 von Frank Rosenblatt entwickelt. Es besitzt ein einziges Neuron und ist die einfachste Form eines neuronalen Netzes:

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DE In diesem Artikel konzentrieren wir uns hauptsächlich auf vorwärtsgerichtete neuronale Netze oder mehrschichtige Perzeptronen (Multi-Layer Perceptrons, MLPs)

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DE Normalerweise werden Daten in diese Modelle eingespeist, um sie zu trainieren, und sie bilden die Grundlage für die Bildverarbeitung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere neuronale Netze.

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DE Deep Learning und neuronale Netze werden in Gesprächen oft synonym verwendet, was verwirrend sein kann

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