Neuronales Netzwerk Beispiele & Vorlagen
Edraw Content-Team
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EdrawMax ist auf die Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen spezialisiert. In diesem Artikel erfahren Sie alles über Beispiele und Vorlagen für neuronale Netzwerkdiagramme und wie Sie diese verwenden können. Testen Sie es jetzt kostenlos!
Ein neuronales Netzwerk, auch künstliches neuronales Netzwerk genannt, ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Es handelt sich um eine Reihe von Algorithmen, die versuchen, die zugrunde liegende Beziehung zwischen einer Reihe von Daten zu verstehen, ähnlich wie das menschliche Gehirn arbeitet. Es scheint faszinierend zu sein. Betrachten Sie es so. Es ahmt das menschliche Gehirn nach, um die Beziehung zwischen riesigen Datenmengen zu erkennen. Wie leistungsfähig ist in diesem Fall das menschliche Gehirn? Es muss irgendetwas richtig machen, wenn wir es klonen, um Maschinen zu bauen, die die Arbeit erledigen.
Ein Beispiel für ein neuronales Netzwerk erklärt das tiefe, erweiterte Netzwerk zwischen mehreren Datensätzen. Es ist alles Data Science. Wir können die Zukunft anhand von Datenmustern aus der Vergangenheit vorhersagen. Die Signale des neuronalen Netzwerks sind die gleichen wie die der biologischen Neuronen. Neuronale Netzwerke eignen sich oft besser für prädiktive Analysen, da sie versteckte Schichten enthalten. Ich habe sogar irgendwo gelesen, dass neuronale Netzwerke in Zukunft in der Lage sein werden, Musik zu komponieren. Was kommt als Nächstes? Weltherrschaft? Nur ein Scherz, diese Art von fortschrittlicher Datentechnik macht das Leben der Menschen viel einfacher. Sie jonglieren mit Informationen, die das menschliche Gehirn nicht erfassen kann. Und doch stammt das alles aus dem menschlichen Gehirn.
1. Kostenlose Beispiele für neuronale Netzwerke
Neuronale Netze lassen sich leicht anhand ihrer Tiefe, der Anzahl der Schichten, des Abstands zwischen Eingabe und Ausgabe und einiger versteckter Schichten kategorisieren. Dies sind die Gründe für die Verknüpfung von neuronalen Netzwerken mit Deep Learning. Die Anzahl der Eingänge und Ausgänge in einem neuronalen Netzwerk ist das grundlegendste Kriterium für die Analyse seiner drei Hauptkategorien. Es gibt mehrere Varianten des klassischen neuronalen Netzwerks, die verschiedene Formen der Informationsweitergabe ermöglichen.
Das Beispiel eines neuronalen Netzwerks ist eine Darstellung des Arbeitsflusses und wird im Projektmanagement verwendet. Unternehmen verwenden es, um die Daten in ihren Netzwerken und die Verbindungen zwischen vielen Maschinen in ihren Betrieben zu verwalten. Das Beispiel eines künstlichen neuronalen Netzwerks wird verwendet, um Aktualisierungen in ein Netzwerksystem einzubauen. Mit Hilfe dieses Beispiels können Netzwerkprobleme innerhalb einer Organisation identifiziert und gemeldet werden. Es ist eine gängige Praxis, Beispiele für Netzwerkdiagramme zu verwenden, um mühsame und zeitaufwändige Aktivitäten, Strukturen und Interaktionen zu vereinfachen.
- 1. Vorwärtsgerichtete neuronale Netzwerke
- 2. Radiales Basisfunktionsnetzwerk
- 3. Modulares neuronales Netzwerk
- 4. Konvolutives neuronales Netzwerk Video
- 5. Grafisches konvolutives Netzwerk
- 6. CNN Neuronales Netzwerk
- 7. LSTM (Long Short-Term Memory) Neural Network
- 8. Gated Recurrent Unit
- 9. RNN Neuronales Netzwerk
Beispiel 1: Vorwärtsgerichtete neuronale Netzwerke
Vorwärtsgerichtete neuronale Netzwerke werden verwendet, um die Verbindung zwischen unabhängigen Variablen, die als Netzwerkeingänge dienen und abhängigen Variablen zu erlernen. Abhängige Variablen arbeiten als Netzwerkausgang. Das Deep-Feed-Forward-System besteht aus einem geschichteten System grundlegender neuronenähnlicher Verarbeitungseinheiten. Jede Einheit hat eine Verbindung zu anderen Einheiten, die in der vorherigen Verbindung vorhanden sind. Die Gewichtungen dieser Verbindungen repräsentieren das Wissen eines Netzwerks. Die Informationen gehen durch eine Funktion, die von x ausgewertet wird. Die Zwischenberechnungen sind notwendig, um f und die Ausgabe y zu bestimmen. Diese Modelle werden als Deep-Feed-Forward-Modelle bezeichnet.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 2: Radiales Basisfunktionsnetzwerk
Radiale Basisfunktionsnetzwerke unterscheiden sich von anderen neuronalen Netzwerken. Sie haben eine universelle Annäherung und trainieren schnell. Die Eingabeschicht, die verborgene Schicht und die Ausgabeschicht bilden ein RBF-Netzwerk, ein neuronales Feed-Forward-Netzwerk mit drei Schichten. Das RBF-Netz basiert auf dem Cover-Theorem; es wirft die Daten mithilfe seiner versteckten Schicht in einen höherdimensionalen Raum. Daher sollte die Anzahl der Neuronen in den versteckten Schichten größer sein als die Anzahl der Neuronen in den Eingabeschichten.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 3: Modulares neuronales Netzwerk
Modulare neuronale Netze basieren auf diesem Konzept und werden verwendet, um komplizierte KI-Herausforderungen zu bewältigen. Mehrere unterschiedliche neuronale Netzwerke werden gleichzeitig für eine bestimmte Teilaufgabe trainiert und die Ergebnisse werden integriert, um eine einzige Aufgabe zu erfüllen. Im Folgenden finden Sie einige der Vorteile modularer neuronaler Netze: Einfachheit. Modulare neuronale Netze (MNNs) sind neuronale Netze, die Ideen und Prinzipien der Modularität beinhalten. Für die Modularisierung verwenden MNNs eine Vielzahl von Methoden.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 4: Konvolutives neuronales Netzwerk Video
Ein CNN-Video setzt sich aus Konvolutionsschichten und Pooling-Schichten zusammen. Sie bilden zusammen vollständig verbundene Ebenen. Ein CNN-Video kann für jedes Lebewesen erstellt werden, z.B. für einen Hund, einen Menschen, eine Katze, einen Vogel, einen Fisch oder einen Fuchs.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 5: Grafische konvolutionäre Netzwerke
Ein grafisches konvolutionäres Netzwerk (GCN) ist eine halb-überwachte Lernstrategie für grafisch strukturierte Daten. Es basiert auf einer schnellen Variante der konvolutionären neuronalen Netze, die direkt mit Graphen arbeiten. Es umfasst Eingabe, Graph, GCNN-Schicht, Pooling, versteckte Schichten und Ausgabe. In der Grafik werden GCNs für das halb-überwachte Lernen verwendet. Das primäre Prinzip des GCN besteht darin, den gewichteten Durchschnitt aller Knotenattribute der Nachbarn (einschließlich der eigenen) zu ermitteln. Die Gewichtungen der Knoten niedrigeren Grades werden erhöht und alle erzeugten Vektoren werden dann zur Veranschaulichung an neuronale Netzwerke gesendet.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 6: Neuronales Netzwerk CNN
Ein konvolutionelles neuronales Netzwerk (CNN oder ConvNet) ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk (ANN), das zur Auswertung von visuellen Bildern beim Deep Learning verwendet wird. Der grundlegende Vorteil von CNN gegenüber seinen Vorgängern ist, dass es wesentliche Merkmale ohne menschliches Zutun entdeckt. Bei einer großen Anzahl von Fotos von Katzen und Hunden kann es zum Beispiel die Unterscheidungsmerkmale für jede Klasse selbständig lernen. Darüber hinaus ist CNN rechenintensiv.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 7: Neuronales Netzwerk LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM-Netzwerke sind die Art von RNNs, die bei Sequenzvorhersagen die Abhängigkeit von der Reihenfolge lernen können. Dies ist in verschiedenen komplizierten Problembereichen erforderlich, darunter maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und andere. Die LSTMs des Deep Learning sind ein kompliziertes Thema. Die Software verwendet eine Struktur, die auf Kurzzeitgedächtnisprozessen basiert. Die Einheit wird beim Aufbau eines Langzeitgedächtnisses in einen Kurzzeitgedächtnisblock synchronisiert. Diese Systeme werden z.B. häufig in der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 8: Gated Recurrent Unit
Eine Gated Recurrent Unit, auch GRU genannt, ist eine Komponente eines bestimmten Modells in einem rekurrenten neuronalen Netzwerk. Dieses Modell zielt darauf ab, die über eine Reihe von Knotenpunkten hergestellten Verbindungen zu nutzen, um Aufgaben des maschinellen Lernens im Zusammenhang mit dem Gedächtnis und dem Clustering durchzuführen. Eine Anwendung dieses Modells ist die Spracherkennung. Der Hauptunterschied zwischen einem einfachen rekurrenten neuronalen Netzwerk und einem Gated Recurrent Unit Network ist die interne Funktionsweise jeder rekurrenten Einheit. Gated Recurrent Unit-Netzwerke bestehen aus Gates, die die aktuelle Eingabe und den vorherigen versteckten Zustand modulieren. Der grundlegende Arbeitsablauf eines Gated Recurrent Unit Network ist vergleichbar mit dem eines einfachen rekurrenten neuronalen Netzwerks.
(für Win)
(für Mac)
(für Linux)
Beispiel 9: RNN Neuronales Netzwerk
Das Bild, das vom neuronalen RNN-Netzwerk erzeugt wurde, ist eine Unterkategorie von neuronalen Netzwerken, die als rekurrente neuronale Netzwerke oder RNN bekannt sind. Sie ist vorteilhaft für die Modellierung von Sequenzdaten. RNNs sind von vorwärtsgerichteten Netzwerken abgeleitet und zeigen ein Verhalten, das den Operationen des menschlichen Gehirns ähnelt. Anders ausgedrückt: Rekurrente neuronale Netze sind in der Lage, Ergebnisse mit sequentiellen Daten vorherzusagen, während andere Algorithmen dazu nicht in der Lage sind. RNN reduziert die Komplexität, die durch die Erhöhung der Parameter und die Speicherung jeder vorherigen Ausgabe entsteht, indem jede Ausgabe als Eingabe für die nächste versteckte Schicht verwendet wird. Dies ermöglicht es dem RNN, die unabhängigen Aktivierungen in die abhängigen Aktivierungen umzuwandeln. Dies wird erreicht, indem alle Schichten des Netzwerks mit den gleichen Gewichtungen versehen werden.
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(für Mac)
(für Linux)
2. Wie man Beispiele für neuronale Netzwerke verwendet
EdrawMax ist eine vektorbasierte Software, die verschiedene Vorlagen für Ihr neuronales Netzwerkdiagramm bietet. Sie bietet ihren Benutzern eine leicht verständliche Oberfläche zum effizienten Zeichnen und hilft ihnen, vorhandene Vorlagen und Layouts zu bearbeiten und eigene Entwürfe oder Vorlagen zu erstellen. Außerdem bietet sie mehr als 26.000 Symbole zur Veranschaulichung Ihres neuronalen Netzwerks. Es gibt zwei Methoden zur Erstellung eines neuronalen Netzwerks anhand von Beispielen:
2.1 Neuronales Netzwerk vom Desktop aus erstellen
Schritt 1 Installieren Sie EdrawMax
Sie können die Vorlagen direkt von dieser Seite aus bearbeiten. Wenn Sie mit der Maus auf die Vorlagen auf dieser Seite klicken, können Sie EdrawMax ganz einfach herunterladen oder Sie können EdrawMax hier herunterladen.
Schritt 2 Laden Sie die Vorlage herunter
Nach der Installation von EdrawMax können Sie die Vorlage herunterladen, indem Sie auf die untere rechte Ecke klicken oder Sie suchen in der EdrawMax-Bibliothek nach einer Vorlage, ohne auf dem Desktop online zu gehen.
Schritt 3 Öffnen Sie die Vorlage
Nachdem Sie die Vorlage heruntergeladen haben, können Sie sie mit einem Doppelklick in der EdrawMax Diagrammsoftware öffnen. Sie können EdrawMax aber auch schon vorher öffnen und zur Vorlage navigieren, um sie zu öffnen.
Schritt 4 Anpassen des Beispiels für das neuronale Netzwerk
Nach dem Öffnen besteht der nächste Schritt darin, das neuronale Netzwerkbeispiel anzupassen und zu bearbeiten. EdrawMax bietet Ihnen verschiedene einzigartige Diagramm-Tools, mit denen Sie die Vorlage nach Belieben bearbeiten können. Sie können die Farbe und den Schrifttyp der Vorlage ändern. EdrawMax verfügt über eine umfassende Bibliothek mit über 26.000 professionellen Symbolen, die Sie per Drag & Drop kostenlos nutzen können.
Schritt 5 Speichern oder Exportieren
Nachdem Sie das Beispiel für das neuronale Netzwerk angepasst haben, müssen Sie Ihre Zeichnung speichern oder exportieren. EdrawMax unterstützt verschiedene Dokumentformate, d.h. Sie können Ihre Zeichnung in jedes beliebige Format exportieren, z.B. Microsoft Office, PDF, Grafiken, HTML, Visio und viele andere. Exportieren Sie Ihre Zeichnung, indem Sie auf die "Datei" Option in der oberen Menüleiste gehen und auf "Exportieren" klicken. Wählen Sie anschließend das Dokumentformat aus und klicken Sie auf "OK". Sie können Ihre Zeichnung auch auf sozialen Medien teilen oder direkt aus EdrawMax heraus drucken. EdrawMax bietet Ihnen auch einen Präsentationsmodus, mit dem Sie Ihre Zeichnung anderen oder Ihren Teammitgliedern zeigen können.
2.2 Neuronales Netzwerk online erstellen
Der obige Vorgang galt für die heruntergeladene Anwendung. Hier sind die Schritte, die Sie befolgen können, um dasselbe stattdessen mit der Online-App zu tun. EdrawMax Online stellt Ihnen kostenlose Vorlagen zur Verfügung, die Sie auswählen, anpassen und mit anderen teilen können, ohne sie herunterladen zu müssen. Es stellt Ihnen auch alle Zeichentools der EdrawMax-Software zur Verfügung.
Schritt 1 Klicken Sie auf Online vervielfältigen
Klicken Sie einfach auf die rechte untere Ecke und wählen Sie "Vorlage online duplizieren", dann können Sie zur Online-Community für EdrawMax-Vorlagen gehen. Sie können die Seite mit dem Diagramm des neuronalen Netzes aufrufen, um mehr zu erfahren oder es direkt zu verwenden.
Schritt 2 Suchen Sie nach weiteren Vorlagen
Um nach weiteren Vorlagen zu suchen, gehen Sie zur EdrawMax-Vorlagen-Community und suchen Sie nach der gewünschten Vorlage. Sie können nach unten scrollen oder mit dem vollständigen Namen der neuronalen Netzwerkvorlage suchen, um sie schnell zu finden.
Schritt 3 Öffnen Sie die Vorlage
Öffnen Sie die Vorlage, die Sie anpassen möchten und klicken Sie auf die "Duplizieren" Option. Nach dem Klicken wird die Vorlage mit EdrawMax Online geöffnet.
Schritt 4 Passen Sie die Vorlage an
Passen Sie das Beispiel für das neuronale Netzwerk an und bearbeiten Sie es, nachdem Sie auf die Duplizieren Option geklickt und die Zeichenfläche mit der von Ihnen ausgewählten Vorlage erhalten haben. EdrawMax verfügt über einzigartige Funktionen zur Erstellung von Diagrammen, mit denen Sie die Vorlage anpassen und die gewünschten Änderungen vornehmen können. Sie können die Farbe und den Schrifttyp der Vorlage ändern. EdrawMax verfügt außerdem über eine umfangreiche Bibliothek mit über 26.000 professionellen Symbolen, die Sie per Drag & Drop kostenlos nutzen können.
Schritt 5 Speichern oder exportieren
Nachdem Ihr neuronales Netzwerk fertiggestellt ist, müssen Sie Ihre Zeichnung speichern oder exportieren. EdrawMax bietet Ihnen die gleichen Funktionen wie die EdrawMax Diagrammsoftware. Außerdem unterstützt das Tool mehrere Dokumentformate, so dass Sie Ihre Zeichnung in jedem beliebigen Format exportieren können. Sie können Ihr Dokument im PDF-, Grafik-, HTML-, Visio-, Microsoft Excel- und anderen gängigen Formaten speichern und weitergeben. Klicken Sie auf das "Datei" Menü und gehen Sie auf "Exportieren". Klicken Sie auf das gewünschte Format und geben Sie es ein. EdrawMax verfügt über einen Präsentationsmodus und ermöglicht es Ihnen, Ihre Zeichnungen in sozialen Medien zu teilen. Oder Sie können Ihr neuronales Netzwerkdiagramm in der Vorlagen-Community "veröffentlichen".
3. Kostenloser Neuronales Netzwerk Diagramm Generator
Im Gegensatz zu anderen Zeichenprogrammen verfügt EdrawMax über alle Funktionen und Bibliotheken, die Sie in vielen anderen Zeichenprogrammen nicht finden. Dadurch bietet EdrawMax mehr Möglichkeiten für Unternehmenspräsentationen und ist kostengünstiger als die Desktop-Version. Im Vergleich zu anderen Webseiten und Anwendungen ist EdrawMax der beste Generator für neuronale Netzwerkdiagramme mit verschiedenen Vorlagen, Diagrammen, Grafiken, Farben und Symbolen. Jeder kann darauf zugreifen, um ein neuronales Netzwerkdiagramm, Ordner, Poster, Karten, Netzwerkdesigns, PPT und visuelle Berichte zu erstellen. Hier sind einige wichtige Funktionen der EdrawMax-Anwendung, die Sie restlos überzeugen werden:
- Change Management Tools, die Diagramme und Zusammenarbeit beinhalten
- Anpassbare Vorlagen
- Daten importieren/exportieren
- Datenvisualisierung
- Design Management & Diagrammerstellung
- Drag & Drop
4. Abschließende Gedanken
Es ist eine gängige Praxis, Netzwerkdiagramme zu verwenden, um mühsame und zeitaufwändige Aktivitäten, Strukturen und Interaktionen zu vereinfachen. Die Schritte zur Erstellung von neuronalen Netzwerkdiagrammen sind sehr einfach. Entwickeln Sie ein Diagramm dieses Netzwerks und modifizieren Sie das neuronale Netzwerk nach Ihren Bedürfnissen. Wenn Sie das neuronale Netzwerk fertiggestellt haben, können Sie es speichern, damit Sie später darauf zugreifen und es bei Bedarf weitergeben können. Mit EdrawMax Online können Sie Dokumente in verschiedene gängige Dateiformate exportieren, darunter Excel, PDF, Grafiken, PowerPoint oder Word.
EdrawMax ist der beste Generator von Diagrammen für neuronale Netze mit Hunderten von kostenlosen Vorlagen und kreativen Zeichentools, mit denen Sie Vorlagen anpassen und in wenigen Minuten ein Diagramm erstellen können. EdrawMax unterstützt eine Vielzahl von Dokumentenformaten und ist aufgrund seiner schnellen Funktionen für das Zeichnen, die Datenautomatisierung und den Symbolimport die erste Wahl für Profis.
Neuronales Netzwerk Diagramm Vollständiger Leitfaden
In diesem vollständigen Leitfaden erfahren Sie alles über neuronale Netze, wie z.B. Typen von neuronalen Netzen, Symbole für neuronale Netze und wie man ein Diagramm für ein neuronales Netz erstellt.
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