kannst du mal für Laien und Musikanten erklären, wie ein neuronales Netz funktioniert?
Ein neuronales Netzwerk besteht aus vielen virtuellen Schaltern, die jeder nur aufgrund der Eingabe eine fuzzylogische, das heißt schwellwertbasierte, Entscheidung zwischen einer geringen Zahl von möglichen Ausgabewerten trifft. Ein Ausgabewert fungiert wiederum als Eingabe für die nur nächste Verfeinerungsebene, die wiederum aus virtuellen Schaltern besteht.
Diese Verfeinerungsebenen gibt es auch beim menschlichen Lernen. Wir können Toyota von Renault unterscheiden, einen Kleintransporter von einem Motorrad. Für kleine Kinder sind das alles einfach Autos, etwas größere unterscheiden Autos, Busse, und Motorräder, dann vielleicht stinkende und neuere, nicht stinkende, zum Schluss, wenn sie denn ein gewisses Interesse für Autos entwickelt haben, verschiedene Marken und Typen.
Aber auch das Sehen überhaupt ist so aufgebaut. Am Anfang war nur Hell/Dunkel, Gesicht/kein Gesicht, Mama/Nicht-die-Mama, zum Schluss könnt ihr mit einem Blick einen Raum von einem Baum unterscheiden, an einem winziger Bruchteil von Information, vergleichen mit dem gesamten rechnerischen Informationsgehalts von vier aneinandergereihten Buchstaben.
Wichtig ist auch, dass das Lernen in vielen Iterationen abläuft. Zwischen zwei Iterationen (Schleifendurchläufen) findet ein Soll-/Istabgeich statt, ein Vergleich zwischen dem Testdatenkorpus und den Ergebnissen, wie sie der aktuelle NN-Zustand hervorbringt. Je größer der Unterschied, desto höher, also gröber ist die Verfeinerungsebene, auf der die nächste Iteration beginnt, und zwar mit einer zufallsbasierten Neubestimmung der Schwellwerte für die Fuzzylogik.
Das ist das Grundprinzip, wie ich es verstehe. Dabei beschäftige ich mich praktisch allerdings nicht selbst mit NN, selbst wenn es sich eigentlich anbietet bei der synthetischen Annäherung an den Klavierklang (hier OT, siehe Thread in Sonstiges). Ich will auf meine Art lernen, wie ein Klavier klingt, tausend mal lieber als zu lernen, wie man NN programmiert. Oder sogar nicht mal das, bloß zu lernen, wie man den neuesten Scheiß der Szene namens tensorflow usw. benutzt.
Meine Abneigung gegen maschinelles Lernen, die aktuell noch besteht, geht sogar soweit, dass ich die Wortvorschläge, die mir mein Tablet beim Schreiben dieses Beitrags laufend anbietet, keines Blickes würdige.
Denn wenn der Mensch erst das Lernen verlernt hat, da er es einmal an Maschinen delegierte, ist es vorbei. Auch mit echtem Klavierspiel.
, da ist mir die Erklärung für deren Verzehr wurscht, Peng, aus
!
