Praktische neuronale Netzwerke IV

In diesem letzten Teil der Serie betrachten wir weitere Anwendungen neuronaler Netze und werfen einen Blick auf einige der schwierigeren Fragen, die neuronale Netzwerks-Forscher beschäftigen.Während der Serie haben wir uns meistens auf Bilderkennung konzentriert. Dies geschah, weil die Bilderkennung nicht nur eine der wichtigsten Anwendungen neuronaler Netze ist, sondern auch eine, die sich leicht darstellen lässt, da wir die Bilder "sehen" können. Wie in Teil 1 erklärt, kann das neuronale Netz jedoch als ein universales Logik-System betrachtet werden. Es hat die Fähigkeit, zu lernen (vorausgesetzt, das Netzwerk hat drei Schichten), um eine beliebige Wahrheits-Tabelle zu generieren, wie in Bild 1 zu sehen ist. Wenn der Ausgang der Neuronen eine Sigmoid-Funktion ist, dann funktioniert das neuronale Netzwerk wie die "Fuzzy Logic" und ist fähig, entsprechende Ausgänge zu erzeugen, was nützlich für das Handhaben von Problemen in der realen Welt ist, die nicht nur ‘ schwarz und weiß’ sind.