Neuronen beim menschlichen Gehirn sind spezialisierte Zellen im Nervensystem, die elektrische Impulse und chemische Signale verarbeiten und übertragen können. Sie sind grundlegende Bausteine des Gehirns und des Nervensystems und spielen eine wichtige Rolle in der Wahrnehmung, Bewegung, Gedächtnis, Denken und anderen kognitiven Funktionen.
Neuronen bestehen aus einem Zellkörper, Dendriten, Axonen und Synapsen. Dendriten sind verzweigte Fortsätze, die Signale von anderen Neuronen aufnehmen, während Axone lange Fortsätze sind, die Signale von Neuronen zu anderen Neuronen oder zu anderen Zellen wie Muskeln oder Drüsen übertragen können. Synapsen sind die Verbindungen zwischen Neuronen, an denen chemische Botenstoffe freigesetzt werden, um Signale von einem Neuron zum anderen zu übertragen.
Insgesamt bilden Neuronen komplexe Netzwerke, die es dem Gehirn und dem Nervensystem ermöglichen, Informationen zu verarbeiten und zu speichern, Entscheidungen zu treffen und auf die Umgebung zu reagieren.
In maschinellen neuronalen Netzwerken sind Neuronen in Schichten oder Ebenen angeordnet, wobei jede Schicht aus einer Gruppe von Neuronen besteht, die miteinander verbunden sind. Das grundlegende Konzept eines neuronalen Netzwerks besteht darin, dass Eingangsdaten in das Netzwerk eingegeben werden und dann durch Schichten von Neuronen geleitet werden, bis sie zu einem Ausgang gelangen. Während die Daten durch die Schichten fließen, wird die Information schrittweise verarbeitet und transformiert.
Die erste Schicht im Netzwerk wird als Eingangsschicht bezeichnet und nimmt die Eingangsdaten auf. Die letzten Schichten im Netzwerk werden als Ausgangsschichten bezeichnet und liefern das Ergebnis der Verarbeitung des Netzwerks. Zwischen den Eingangs- und Ausgangsschichten können mehrere Schichten von Neuronen angeordnet werden, die als versteckte Schichten bezeichnet werden. Diese Schichten dienen dazu, die Daten zu verarbeiten, indem sie komplexe Funktionen auf sie anwenden.
Die Neuronen in jeder Schicht sind miteinander durch Synapsen verbunden, die mit Gewichten versehen sind. Die Gewichte werden während des Trainingsprozesses des neuronalen Netzwerks angepasst, um das Netzwerk so zu optimieren, dass es die Eingangsdaten auf eine bestimmte Weise verarbeitet. Die Aktivierung jedes Neurons in einer Schicht wird durch eine Aktivierungsfunktion berechnet, die auf den Summenwert der gewichteten Eingänge angewendet wird.
Durch die Anordnung von Schichten von Neuronen und die Anpassung von Gewichten und Aktivierungsfunktionen während des Trainingsprozesses können neuronale Netzwerke lernen, komplexe Muster in den Daten zu erkennen und zu generalisieren, um auf neue Eingaben zu reagieren.
