Modellierung, Implementierung und Strukturvergleich eigener neuronaler Netze zur Handschrifterkennung und Vergleich mit modernen Bibliotheken: Neuronale Netze selbst gemacht!
aug. 2020 · Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Cartea 3529 · GRIN Verlag
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Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 0,7, , Sprache: Deutsch, Abstract: Künstliche Intelligenz und neuronale Netze sind Teil eines der interessantesten Themengebiete der modernen Informatik. Jene sind allerdings recht komplex und vor allem im Detail nicht sehr leicht verständlich. In dieser Facharbeit werden künstliche neuronale Netze von Grund auf modelliert und in Python implementiert. Mit diesem Bottom-Up-Ansatz soll das Konzept und die konkrete Funktionsweise jener Strukturen verständlich werden. Hierbei wird das Konzept eines künstlichen neuronalen Netzwerks erklärt. Zuerst werden die mathematischen Grundlagen erarbeitet und optimiert. Danach werden Feedforward-Netzwerke in Python selbstständig Schritt für Schritt implementiert und mithilfe des Backpropagation-Algorithmus auf 60000 Abbildungen handschriftlich gezeichneter Ziffern trainiert. Es werden hierbei verschiedene Netzwerkstrukturen analysiert. Mit der Bibliothek TensorFlow werden ebenfalls ähnliche Netze erstellt und mit der eigenen Implementierung verglichen. Diverse Probleme wie Overfitting und Underfitting werden erläutert und diskutiert.Mithilfe eines Programmes wird die Klassifizierung eigener Zeichnungen ermöglicht und demonstriert. Es wird festgestellt, dass es für jedes Problem eine optimale Netzstruktur geben muss, und dass ein komplexeres Netz nicht zwingend mit einer höheren Genauigkeit verbunden sein muss. Die eigene Implementierung unterscheidet sich von der modernen Bibliothek hauptsächlich im Kriterium Geschwindigkeit (Zeitkosten).
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