{"id":181241,"date":"2023-07-22T19:27:30","date_gmt":"2023-07-22T18:27:30","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181241"},"modified":"2023-10-30T13:27:52","modified_gmt":"2023-10-30T12:27:52","slug":"dense-neural-network-definition-und-funktionsweise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/dense-neural-network-definition-und-funktionsweise","title":{"rendered":"Dense Neural Network &#8211; Definition und Funktionsweise"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181241\" class=\"elementor elementor-181241\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48c4fa0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"48c4fa0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78ac97aa elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78ac97aa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bei der Gestaltung eines <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-neural-network\">tiefen neuronalen Netzes<\/a> k\u00f6nnen verschiedene Arten von Architekturen der ersten Ebene verwendet werden. Eine davon ist das dichte neuronale Netzwerk. Worum handelt es sich also? Wie funktioniert es? Finde die Antworten in diesem Artikel. <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60bc11f9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"60bc11f9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-747d1a3d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"747d1a3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein dense neural network?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37bc12dc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37bc12dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Ein dichtes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronales Netz<\/a> ist ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen, bei dem jede Schicht tief mit der vorherigen Schicht verbunden ist. <\/p><p>Zur Erinnerung: Die Schichten bestehen aus Knoten. Die Knoten kombinieren die Eingaben eines Datensatzes mit einem gewichteten Koeffizienten, um den Wert zu erh\u00f6hen oder abzuschw\u00e4chen. Dabei f\u00fchren sie Berechnungen an den Daten durch. <\/p><p>In einem<strong> Stadion sind die Knoten<\/strong> die Sitze und die Schichten die Sitzreihen. Und alles zusammen bildet die Architektur des Modells (oder das Stadion als Ganzes). Innerhalb eines Modells ist jede Schicht aufgrund ihrer Eigenschaften und Funktionen von Bedeutung. Einige werden f\u00fcr die Zeitreihenanalyse verwendet, andere f\u00fcr die Bildverarbeitung und wieder andere f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nltk-python\">Verarbeitung von nat\u00fcrlicher Sprache.<\/a> <\/p><p>Um auf das dichte neuronale Netzwerk zur\u00fcckzukommen: Die Neuronen einer Schicht sind mit allen Neuronen der vorherigen Schicht verbunden. Aufgrund dieser Ultraverbindung ist es das am h\u00e4ufigsten verwendete Modell f\u00fcr k\u00fcnstliche neuronale Netze.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f9203bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f9203bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gut zu wissen: Auch wenn man von einem<strong> dichten neuronalen Netz<\/strong> spricht, werden die dichten Schichten (oder tief verbundenen Schichten) nicht unbedingt von Anfang bis Ende des Lernprozesses verwendet. Oft werden sie erst in den letzten Phasen des neuronalen Netzes eingesetzt. In diesem Fall werden andere Arten von Schichten verwendet.<br \/><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62056dba e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"62056dba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dafa6c6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6dafa6c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert das dense neural network?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ff8d9d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8ff8d9d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In einem dichten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\">neuronalen Netzwerk<\/a> erh\u00e4lt die dichte Schicht einen Output vom Neuron der vorherigen Schicht. Die so \u00fcbertragenen Eingabedaten werden in Form einer Matrix \u00fcbermittelt.<\/p><p>Um die Verbindung zwischen allen Schichten zu erleichtern, wird die Matrix vektoriell multipliziert. Dadurch wird der Output ver\u00e4ndert und der n\u00e4chste Schritt eingeleitet.<\/p><p>Aber Vorsicht: Matrix-Vektor-Multiplikation bedeutet, dass der Zeilenvektor des Outputs gleich dem Spaltenvektor der dichten Schicht ist. Mit anderen Worten: Damit es funktioniert, m\u00fcssen zwischen den beiden Vektoren genauso viele Spalten liegen. Es ist dieser ganze Prozess, der es dem Netzwerk erm\u00f6glicht, Verbindungen zwischen den Werten der verf\u00fcgbaren Daten herzustellen.<\/p><p>Um dir zu helfen, die<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pilzerkennung-wie-computer-vision-bei-der-identifizierung-von-pilzarten-helfen-kann\"> Funktionsweise des Dense Neural Network besser zu verstehen,<\/a> sehen wir uns seine Implementierung mithilfe des Keras-Tools an.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a692c03 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a692c03\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"350\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181246\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-1.png 600w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-1-300x175.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5be4447f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5be4447f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beherrschen, wie ein Dense Neural Network funktioniert<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5abadf9e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5abadf9e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52ff0579 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"52ff0579\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie implementiert man ein dichtes neuronales Netz mit Keras?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76a19152 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76a19152\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Keras API<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-641fcc2b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"641fcc2b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um ein <strong>dichtes neuronales Netzwerk einzurichten<\/strong>, muss ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug verwendet werden. Eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten ist Keras.<\/p><p>Dabei handelt es sich um eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/spark-python-api-so-verwendest-du-sie\">Python-API<\/a>, die auf der Machine-Learning-Plattform Tensorflow l\u00e4uft. Diese API erm\u00f6glicht es ihren Nutzern, mehrere vorkonstruierte Schichten in verschiedenen Architekturen neuronaler Netze hinzuzuf\u00fcgen. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che und der schnellen Bereitstellung in der Produktion erleichtert Keras die gesamte Erfahrung mit TensorFlow.<\/p><p>Um ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen zu erstellen, m\u00fcssen die verschiedenen Keras-Schichten gestapelt werden. Es ist m\u00f6glich, eine einzige dichte Schicht zu verwenden, um ein lineares Regressionsmodell zu entwerfen. Oder mehrere dichte Schichten, um ein echtes dichtes<strong> neuronales Netzwerk<\/strong> zu erstellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65fbb72e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65fbb72e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gut zu wissen: Die Keras-API enth\u00e4lt verschiedene Arten von Layern, wie z. B. Output-Layer, Activation-Layer, Integration-Layer und nat\u00fcrlich die Dense-Layer. Wir werden uns gerade die verschiedenen Parameter ansehen, die f\u00fcr letztere verwendet werden.<br \/><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e85867e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2e85867e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Hyperparameter von Keras<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14979b6d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14979b6d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um ein dichtes neuronales Netzwerk zu entwerfen, bietet Keras seinen Nutzern eine umfassende Syntax, die aus mehreren Hyperparametern und Attributen besteht. Hier sind die wichtigsten:<\/p><ul><li><strong>Einheiten:<\/strong> Er definiert die Gr\u00f6\u00dfe des Outputs der dichten Schicht. Sie ist immer eine positive ganze Zahl.<\/li><li><strong>Aktivierung:<\/strong> Mit ihr werden die Eingabewerte der Neuronen transformiert. Durch die Einf\u00fchrung einer Nichtlinearit\u00e4t sind neuronale Netze in der Lage, die Beziehung zwischen Input- und Outputwerten zu verstehen.<\/li><li><strong>Die Kerngewichtsmatrix:<\/strong> Sie ist das Herzst\u00fcck des neuronalen Netzes. Diese Matrix wird verwendet, um die Eingabedaten zu multiplizieren und die Hauptmerkmale daraus zu extrahieren. Hier k\u00f6nnen mehrere Parameter eingreifen, um die Matrix zu initialisieren, zu regulieren oder eine Beschr\u00e4nkung auf sie anzuwenden.<\/li><li><strong>Der Bias-Vektor:<\/strong> Dies sind die zus\u00e4tzlichen Datens\u00e4tze, die keine Eingabe erfordern und die der Ausgabeschicht entsprechen. Als solcher wird er auf 0 gesetzt. Auch hier k\u00f6nnen mehrere Parameter (Initialisierung, Beschr\u00e4nkung und Regularisierung) eine Rolle spielen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-481bed16 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"481bed16\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3957083 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3957083\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was du dir merken solltest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-200600b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"200600b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">In einem dichten neuronalen Netzwerk werden die Ergebnisse der vorherigen Schichten an die dichte Schicht weitergegeben. Es besteht also eine Hyperverbindung zwischen den verschiedenen Schichten, aus denen sich die Architektur des Lernmodells zusammensetzt.<\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Um dieses Lernmodell zu implementieren, stehen mehrere Werkzeuge zur Verf\u00fcgung. Dies gilt insbesondere f\u00fcr Keras, das eine vollst\u00e4ndige Syntax bereitstellt. Dies erleichtert die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-vs-data-analyst-welche-unterschiede-gibt-es\">Arbeit der Data Scientists.<\/a><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Um das Design eines dichten neuronalen Netzes zu beherrschen, ist es jedoch ratsam, sich in Datenwissenschaft ausbilden zu lassen. Erfahre mehr \u00fcber unsere Schulungen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-615fbe82 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"615fbe82\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"350\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181247\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-2.png 600w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/dense-neural-network-2-300x175.png 300w\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29eb9217 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"29eb9217\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Dense Neural Network lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei der Gestaltung eines tiefen neuronalen Netzes k\u00f6nnen verschiedene Arten von Architekturen der ersten Ebene verwendet werden. 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