Wie heißen zwei wichtige Formen des Deep-Learning?

Wichtige Formen des Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und nutzt künstliche neuronale Netze, um aus großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Zwei wichtige Formen des Deep Learning sind:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine spezielle Art von neuronalen Netzwerken, die vor allem in der Bildverarbeitung und bei der Analyse von visuellen Daten zum Einsatz kommen. CNNs sind bekannt für ihre Fähigkeit, wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren und diese Informationen zu verarbeiten, ohne dass vorherige manuelle Merkmalsextraktionen erforderlich sind.

2. Recurrent Neural Networks (RNNs)

Recurrent Neural Networks (RNNs) sind darauf ausgelegt, mit sequenziellen Daten zu arbeiten, also Daten, bei denen die Reihenfolge eine Rolle spielt. Sie werden häufig bei Aufgaben wie der Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse und der Vorhersage von Text oder Sprache eingesetzt. Das Besondere an RNNs ist ihre Fähigkeit, Informationen aus vorherigen Zeitpunkten zu behalten und somit den Kontext zu berücksichtigen.

Veröffentlicht am Januar 30, 2025