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Deep Learning (deutsch mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernen oder tiefgehendes Lernen) bezeichnet eine Methode des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze (KNN) mit zahlreichen Zwischenschichten (englisch hidden layers) zwischen Ein- und Ausgabeschicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet. Deep Learning erlaubt die Verarbeitung und Analyse komplexer Datenmuster; dazu verwendet Deep Learning tiefe hierarchische neuronale Netze, die automatisch abstrakte Merkmale aus den Daten extrahieren. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung komplexer Informationen, was wiederum zu präzisen Vorhersagen und Entscheidungen in verschiedenen Anwendungen führt.
Rechts: Ausgabeschicht (output layer) mit den in diesem Fall zwei Ausgangsneuronen
Die mittlere Schicht wird als verborgen bezeichnet (hidden layer), da ihre Neuronen weder Eingänge noch Ausgänge sind. Hier ist nur eine verborgene Schicht zu sehen, aber viele Netzwerke haben deutlich mehr. Die notwendige Anzahl von Ebenen, ab denen man von „Deep Learning“ spricht, ist nicht festgelegt.
- ↑ Hannes Schulz, Sven Behnke: Deep Learning: Layer-Wise Learning of Feature Hierarchies. In: KI - Künstliche Intelligenz. Band 26, Nr. 4, November 2012, ISSN 0933-1875, S. 357–363, doi:10.1007/s13218-012-0198-z.
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