Neuronale Netze zur Bilderkennung haben zig Ebenen, Millionen von Parametern und Milliarden von Verbindungen. Trainiert werden sie mit einer riesigen Datenmenge. Frei verfügbare Netze wie Inception ...

Bequemerweise enthält die im ersten Tutorialteil vorgestellte Bibliothek TensorFlow [1, b] bereits eine einfache Möglichkeit, an die MNIST-Bilder zu kommen: from tensorflow.examples.tutorials.mnist ⤦ ...

Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Deep Learning, haben revolutionäre Entwicklungen in der Bildverarbeitung ermöglicht. Fortschrittliche tiefe neuronale Netzwerke ...

Wie kann ich selbständig neuronale Netze entwerfen und für Anwendungen künstlicher Intelligenz einsetzen? Antworten darauf gibt ein kostenloser Onlinekurs, den das Hasso-Plattner-Institut am Mittwoch, ...

Das menschliche Gehirn ist ein wahres Wunderwerk der Natur. Es ist die Steuerzentrale unseres Körpers und verfügt über rund 100 Milliarden Gehirnzellen, die durch Synapsen miteinander verbunden sind.

Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Deep Learning, haben revolutionäre Entwicklungen in der Bildverarbeitung ermöglicht. Durch den Einsatz fortschrittlicher tiefer ...

In der Informationstechnologie (IT) ist ein künstliches neuronales Netz (KNN), auch künstliches neuronales Netzwerk (Artificial Neural Network, ANN) ein System aus Hardware und/oder Software, das der ...

Kuenstliche neuronale Netze bestehen aus einer grossen Anzahl von einfachen Prozessoren. Mit solchen Netzwerken versucht man, hoehere Rechenleistungen zu erreichen, als dies mit konventionellen ...

Ein rekurrentes neuronales Netz oder rückgekoppeltes neuronales Netz (Recurrent Neural Network, RNN) ist eine Art künstliches neuronales Netz (KNN), das häufig in der Spracherkennung und der ...