{"id":896,"date":"2019-02-23T11:48:51","date_gmt":"2019-02-23T10:48:51","guid":{"rendered":"http:\/\/www.g-heinrichs.de\/wordpress\/?page_id=896"},"modified":"2026-04-01T11:53:20","modified_gmt":"2026-04-01T09:53:20","slug":"neuronale-netze","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.g-heinrichs.de\/wordpress\/index.php\/informatik\/neuronale-netze\/","title":{"rendered":"Neuronale Netze"},"content":{"rendered":"\n<p>Neuronale Netze bestehen aus k\u00fcnstlichen Neuronen, die durch synaptische Verbindungen gekoppelt sind. \u00c4hnlich wie ein Gehirn lassen sich neuronale Netze f\u00fcr bestimmte Aufgaben trainieren. Sie werden z. B. bei der Qualit\u00e4tskontrolle (Industrie), bei der \u00dcberpr\u00fcfung auf Bonit\u00e4t (Bankwesen), bei Routingstrategien,  bei der Diagnose (Medizin) oder auch bei der Spracherkennung angewandt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"658\" height=\"544\" src=\"http:\/\/www.g-heinrichs.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Beispiel_Netz.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-898\" srcset=\"https:\/\/www.g-heinrichs.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Beispiel_Netz.jpg 658w, https:\/\/www.g-heinrichs.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/Beispiel_Netz-300x248.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 658px) 100vw, 658px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Das Programm Netz32<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Mithilfe des<strong> Lern-Programms Netz32<\/strong> lassen sich solche Netze erstellen und trainieren. Eine graphische Benutzeroberfl\u00e4che erlaubt es, (nahezu) beliebige Strukturen von Netzen zu erzeugen; dabei kann man zwischen verschiedenen Aktivierungsfunktionen mit frei w\u00e4hlbaren Werten f\u00fcr die Schwellenwerte ausw\u00e4hlen. Obendrein k\u00f6nnen spezielle Netztypen (3-schichtiges Perzeptron und Hopfieldnetz) automatisch generiert werden. Die Anzahl der Neuronen ist auf 60 beschr\u00e4nkt. Die Benutzeroberfl\u00e4che ist so gestaltet, dass man den Verlauf des Lernprozesses in der Grafik beobachten kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Neben der <strong>Software<\/strong> werden eine Reihe von <strong>Beispiel-Dateien<\/strong> und ein umfangreiches <strong>Skript<\/strong> (23 Seiten) zur Verf\u00fcgung gestellt. In diesem Skript zeige ich nicht nur, wie man mit der Netz32-Software umgeht; vielmehr f\u00fchre ich auch ausf\u00fchrlich in die <strong>Grundlagen der neuronalen Netze<\/strong> ein.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Downloads<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.g-heinrichs.de\/neuronale_netze\/Netz32.zip\">Software<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.g-heinrichs.de\/neuronale_netze\/Beispiele.zip\">Beispieldateien<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Skript (01.04.2026): <a href=\"https:\/\/www.g-heinrichs.de\/neuronale_netze\/Netz32_neu.pdf\">Netz32_neu<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Quellen und Literaturempfehlungen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li>U. L\u00e4mpel, J. Cleve: <em><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong><\/em>, Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag; M\u00fcnchen\/Wien 2001<\/li>\n\n\n\n<li>D. Nauck, F. Klawonn, R. Kruse: <em><strong>Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme<\/strong><\/em>, Vieweg; Braunschweig\/Wiesbaden 1996<\/li>\n\n\n\n<li>W. Lindenmair: <strong><em>Neuronale Netze<\/em><\/strong>, Ernst Klett Schulbuchverlag, Stuttgart 1995<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Neuronale Netze bestehen aus k\u00fcnstlichen Neuronen, die durch synaptische Verbindungen gekoppelt sind. \u00c4hnlich wie ein Gehirn lassen sich neuronale Netze f\u00fcr bestimmte Aufgaben trainieren. Sie werden z. B. bei der Qualit\u00e4tskontrolle (Industrie), bei der \u00dcberpr\u00fcfung auf Bonit\u00e4t (Bankwesen), bei Routingstrategien, bei der Diagnose (Medizin) oder auch bei der Spracherkennung angewandt. 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