Vielen Dank für das lehrreiche Video. Eine Verständnisfrage habe ich: In den Darstellungen von neuronalen Netzen wird der Input-Layer auch mit Neuronen (Percepron) beschrieben, hier dürfte es sich aber nur um eine einfache Eingabefunktionsschicht ohne neuronalen Charakter handeln?
Es war eine lustige Variante, den Kosinus zu erklären, aber am Ende mit R um die Ecke zu kommen, ist dann doch etwas viel auf einmal. Mal schauen wie es weitergeht.
mal wieder sehr interessant. gerne mehr dazu!
Sie erklären es sehr gut. Danke👍
Hey 😊
Ich fände es super, wenn Sie eine Playlist machen für Neuronale Netze oder KI, damit man diese Videos einfacher findet 👍🙏
Gute Idee! 💡 Danke!
...und hier ist sie: ruclips.net/p/PLF26qtcDwK1GHaENS8usKAkqolbV0kovB
Vielen Dank für das lehrreiche Video. Eine Verständnisfrage habe ich: In den Darstellungen von neuronalen Netzen wird der Input-Layer auch mit Neuronen (Percepron) beschrieben, hier dürfte es sich aber nur um eine einfache Eingabefunktionsschicht ohne neuronalen Charakter handeln?
Bei einem mehrschichtigen neuronalen Netz bezeichnet man die erste Schicht von Neuronen als Inputlayer.
@@vonjd Danke für die Antwort. Ich war der Meinung, dass die erste Schicht (Input-Layer) eigentlich keine "Perceptrons" sind.
habs nicht verstanden - was macht das Neuron wenn es feuert? Es löst quasi aus?
Es kommt ein bisschen auf die Aktivierungsfunktion an, aber in dem Beispiel einer Treppenfunktion wird bei Aktivierung eine "1" ausgegeben.
Es war eine lustige Variante, den Kosinus zu erklären, aber am Ende mit R um die Ecke zu kommen, ist dann doch etwas viel auf einmal. Mal schauen wie es weitergeht.