{"id":181241,"date":"2023-07-22T19:27:30","date_gmt":"2023-07-22T18:27:30","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181241"},"modified":"2026-02-06T06:31:32","modified_gmt":"2026-02-06T05:31:32","slug":"dense-neural-network-definition-und-funktionsweise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/dense-neural-network-definition-und-funktionsweise","title":{"rendered":"Dense Neural Network – Definition und Funktionsweise"},"content":{"rendered":"

Bei der Gestaltung eines tiefen neuronalen Netzes<\/a> k\u00f6nnen verschiedene Arten von Architekturen der ersten Ebene verwendet werden. Eine davon ist das dichte neuronale Netzwerk. Worum handelt es sich also? Wie funktioniert es? Finde die Antworten in diesem Artikel.<\/h3>\n

Was ist ein dense neural network?<\/h3>\nEin dichtes neuronales Netz<\/a> ist ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen, bei dem jede Schicht tief mit der vorherigen Schicht verbunden ist.\n\nZur Erinnerung: Die Schichten bestehen aus Knoten. Die Knoten kombinieren die Eingaben eines Datensatzes mit einem gewichteten Koeffizienten, um den Wert zu erh\u00f6hen oder abzuschw\u00e4chen. Dabei f\u00fchren sie Berechnungen an den Daten durch.\n\nIn einem Stadion sind die Knoten<\/strong> die Sitze und die Schichten die Sitzreihen. Und alles zusammen bildet die Architektur des Modells (oder das Stadion als Ganzes). Innerhalb eines Modells ist jede Schicht aufgrund ihrer Eigenschaften und Funktionen von Bedeutung. Einige werden f\u00fcr die Zeitreihenanalyse verwendet, andere f\u00fcr die Bildverarbeitung und wieder andere f\u00fcr die Verarbeitung von nat\u00fcrlicher Sprache.<\/a>\n\nUm auf das dichte neuronale Netzwerk zur\u00fcckzukommen: Die Neuronen einer Schicht sind mit allen Neuronen der vorherigen Schicht verbunden. Aufgrund dieser Ultraverbindung ist es das am h\u00e4ufigsten verwendete Modell f\u00fcr k\u00fcnstliche neuronale Netze.\n\nGut zu wissen: Auch wenn man von einem dichten neuronalen Netz<\/strong> spricht, werden die dichten Schichten (oder tief verbundenen Schichten) nicht unbedingt von Anfang bis Ende des Lernprozesses verwendet. Oft werden sie erst in den letzten Phasen des neuronalen Netzes eingesetzt. In diesem Fall werden andere Arten von Schichten verwendet.\n

Wie funktioniert das dense neural network?<\/h3>\nIn einem dichten neuronalen Netzwerk<\/a> erh\u00e4lt die dichte Schicht einen Output vom Neuron der vorherigen Schicht. Die so \u00fcbertragenen Eingabedaten werden in Form einer Matrix \u00fcbermittelt.\n\nUm die Verbindung zwischen allen Schichten zu erleichtern, wird die Matrix vektoriell multipliziert. Dadurch wird der Output ver\u00e4ndert und der n\u00e4chste Schritt eingeleitet.\n\nAber Vorsicht: Matrix-Vektor-Multiplikation bedeutet, dass der Zeilenvektor des Outputs gleich dem Spaltenvektor der dichten Schicht ist. Mit anderen Worten: Damit es funktioniert, m\u00fcssen zwischen den beiden Vektoren genauso viele Spalten liegen. Es ist dieser ganze Prozess, der es dem Netzwerk erm\u00f6glicht, Verbindungen zwischen den Werten der verf\u00fcgbaren Daten herzustellen.\n\nUm dir zu helfen, die Funktionsweise des Dense Neural Network besser zu verstehen,<\/a> sehen wir uns seine Implementierung mithilfe des Keras-Tools an.\n
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Beherrschen, wie ein Dense Neural Network funktioniert<\/a><\/div><\/div>\n\n

Wie implementiert man ein dichtes neuronales Netz mit Keras?<\/h3>\n

Die Keras API<\/h4>\nUm ein dichtes neuronales Netzwerk einzurichten<\/strong>, muss ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug verwendet werden. Eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten ist Keras.\n\nDabei handelt es sich um eine Python-API<\/a>, die auf der Machine-Learning-Plattform Tensorflow l\u00e4uft. Diese API erm\u00f6glicht es ihren Nutzern, mehrere vorkonstruierte Schichten in verschiedenen Architekturen neuronaler Netze hinzuzuf\u00fcgen. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che und der schnellen Bereitstellung in der Produktion erleichtert Keras die gesamte Erfahrung mit TensorFlow.\n\nUm ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen zu erstellen, m\u00fcssen die verschiedenen Keras-Schichten gestapelt werden. Es ist m\u00f6glich, eine einzige dichte Schicht zu verwenden, um ein lineares Regressionsmodell zu entwerfen. Oder mehrere dichte Schichten, um ein echtes dichtes neuronales Netzwerk<\/strong> zu erstellen.\n\nGut zu wissen: Die Keras-API enth\u00e4lt verschiedene Arten von Layern, wie z. B. Output-Layer, Activation-Layer, Integration-Layer und nat\u00fcrlich die Dense-Layer. Wir werden uns gerade die verschiedenen Parameter ansehen, die f\u00fcr letztere verwendet werden.\n

Die Hyperparameter von Keras<\/h4>\nUm ein dichtes neuronales Netzwerk zu entwerfen, bietet Keras seinen Nutzern eine umfassende Syntax, die aus mehreren Hyperparametern und Attributen besteht. Hier sind die wichtigsten:\n