{"id":205402,"date":"2025-05-05T06:30:00","date_gmt":"2025-05-05T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=205402"},"modified":"2025-05-02T09:03:13","modified_gmt":"2025-05-02T08:03:13","slug":"restricted-boltzmann-maschinen-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/restricted-boltzmann-maschinen-was-ist-das","title":{"rendered":"Einf\u00fchrung in Restricted Boltzmann Maschinen (RBM): So funktionieren sie &amp; das sind ihre Einsatzbereiche"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"205402\" class=\"elementor elementor-205402\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8953732 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8953732\" 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-a2646ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a2646ed\" 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><b>Die Restricted Boltzmann Machines (RBM) sind eine Art von k\u00fcnstlichem neuronalen Netz, das f\u00fcr unbeaufsichtigtes Lernen konzipiert wurde. Sie erlauben das Erlernen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung aus einer Menge von Eingabedaten.<\/b><\/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-3d2bdf9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d2bdf9\" 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;\">Von Geoffrey Hinton und Terry Sejnowski 1985 erfunden und in den 2000er Jahren popul\u00e4r gemacht, sind RBM besonders geeignet f\u00fcr die <\/span><b>Dimensionsreduktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die <\/span><b>Merkmalextraktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und die <\/span><b>Vorhersage fehlender Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie dienen oftmals als Bausteine f\u00fcr tiefere Architekturen wie die <\/span><b>Deep Belief Networks (DBN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/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-75c6b8f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"75c6b8f\" 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-2bd717e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2bd717e\" 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><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was ist der Ursprung der RBM?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e88a65e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e88a65e\" 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;\">RBM sind eine eingeschr\u00e4nkte Version der <\/span><b>Boltzmann Machines (BM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die energetische neuronale Netze sind, in denen alle Neuronen miteinander verbunden sind. In einem RBM sind die Verbindungen zwischen Neuronen derselben Schicht jedoch untersagt, was die Berechnung und das Training des Modells vereinfacht. Diese Einschr\u00e4nkung erm\u00f6glicht es RBM, n\u00fctzliche latente Repr\u00e4sentationen in verschiedenen Bereichen wie der Computer Vision, der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung und der Inhaltsweiterempfehlung zu lernen.<\/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-a62a5ec elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a62a5ec\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-das-2\" target=\"_blank\">\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\">Neural vs Neuronal<\/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-ffc9abf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ffc9abf\" 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-9fa0cb9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9fa0cb9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie funktionieren die RBM?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab92e6f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ab92e6f\" 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;\">Die <\/span><b>Restricted Boltzmann Machines (RBM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> funktionieren nach einer speziellen Architektur bestehend aus zwei Schichten von Neuronen: einer sichtbaren Schicht, die die <\/span><b>Eingabedaten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> repr\u00e4sentiert, und einer <\/span><b>versteckten Schicht<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die relevante Merkmale daraus extrahiert. Im Gegensatz zu klassischen neuronalen Netzen haben sie keine Ausgabeschicht, da ihr Ziel darin besteht, eine <\/span><b>Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu modellieren. Das Lernen basiert auf der Anpassung der Gewichte, die diese beiden Schichten verbinden, ohne interne Verbindungen innerhalb derselben Schicht.<\/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-c07aebf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c07aebf\" 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\">1. Architektur eines RBM<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7b84f4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b7b84f4\" 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;\">RBM sind symmetrische bipartite Graphen, bei denen jedes Neuron der <\/span><b>sichtbaren Schicht<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> mit jedem Neuron der versteckten Schicht verbunden ist, jedoch existiert keine Verbindung zwischen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-neuronale-netzwerke\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">den Neuronen derselben Schicht<\/a>. Jede Verbindung ist mit einem Gewicht assoziiert, das w\u00e4hrend des Lernens aktualisiert wird.<\/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-eb30fe3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb30fe3\" 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\">2. Lernphase<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a96c6f1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a96c6f1\" 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;\">W\u00e4hrend der Lernphase wird eine Technik namens <\/span><b>Contrastive Divergence (CD-k)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verwendet, um diese Gewichte zu aktualisieren. Der Prozess beginnt mit dem Pr\u00e4sentieren eines Eingabevektors an die sichtbare Schicht, die dann die Informationen an die versteckte Schicht mit einer <\/span><b>sigmoidalen Aktivierungsfunktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> weitergibt. Eine neue Stichprobe wird dann von dieser versteckten Schicht generiert, um eine approximative Version der urspr\u00fcnglichen Eingabe zu rekonstruieren. Der Unterschied zwischen dieser Rekonstruktion und dem Original erlaubt es, einen Fehler abzusch\u00e4tzen, der anschlie\u00dfend zur Anpassung der Modellgewichte dient. Dieser Prozess wird iterativ wiederholt, bis die <\/span><b>Gewichtsanpassungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> vernachl\u00e4ssigbar werden.<\/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-4c55a2b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4c55a2b\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205406\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-d2b751e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d2b751e\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuehrung-in-die-wahrscheinlichkeitsrechnung-teil-1\" target=\"_blank\">\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\">Einf\u00fchrung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-634b44c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"634b44c\" 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\">3. Energiefunktion und Wahrscheinlichkeitsverteilung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3380f65 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3380f65\" 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;\">RBM basieren auf einer Energiefunktion, die die Wahrscheinlichkeit eines gegebenen Zustands bestimmt. Die gemeinsame Wahrscheinlichkeit der <\/span><b>sichtbaren und versteckten Schichten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> wird durch die Boltzmann-Verteilung beschrieben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Gleichung der Boltzmann-Verteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeit <\/span><b><i>\u03a1(\u0395)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, dass ein Teilchen einen Zustand mit der Energie <\/span><b><i>\u0395<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bei einer Temperatur <\/span><b><i>\u03a4<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> einnimmt. Sie wird durch die folgende Formel gegeben:<\/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-7affe6b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7affe6b\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"308\" height=\"137\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205407\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann.png 308w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann-300x133.png 300w\" sizes=\"(max-width: 308px) 100vw, 308px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-a03d394 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a03d394\" 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><b><i>P(E)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist die Wahrscheinlichkeit eines Zustands mit der Energie <\/span><b><i>E<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">,<\/span><\/li><li><b><i>E<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist die Energie des Zustands,<\/span><\/li><li><b><i>k<\/i><\/b><b><i>B<\/i><\/b><b><i>\u200b<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist die Boltzmann-Konstante,<\/span><\/li><li><b><i>T<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist die Temperatur in Kelvin,<\/span><\/li><li><b><i>Z<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist die Zustandssumme (Partition Function).<\/span><\/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-f1c5454 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f1c5454\" 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;\">Je geringer die Energie eines Zustands ist, desto wahrscheinlicher ist er.<\/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-f0ca3c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f0ca3c3\" 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\">4. Gewichtsaktualisierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bdd277 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4bdd277\" 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;\">Die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen werden aktualisiert, indem der Rekonstruktionsfehler minimiert wird. Die Gleichung f\u00fcr die Gewichtsaktualisierung lautet:<\/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-4b93f55 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4b93f55\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"543\" height=\"120\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205411\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour.png 543w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour-300x66.png 300w\" sizes=\"(max-width: 543px) 100vw, 543px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-c9b04d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9b04d2\" 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;\">Wobei <\/span><b>\u0394\u03c9<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Gewichtsaktualisierung ist, <\/span><b><i>\u03b7<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Lernrate ist, <\/span><b><i>v<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b><i>h<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die Aktivierungen der sichtbaren und versteckten Neuronen sind, und <\/span><b><i>v\u0302<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b><i>\u0125<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die rekonstruierten Aktivierungen sind. Diese Aktualisierung passt die Gewichte an, um den Fehler zwischen den tats\u00e4chlichen und rekonstruierten Aktivierungen zu reduzieren.<\/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-88bd9a8 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"88bd9a8\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\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\">Bilde Dich in diesem Bereich weiter<\/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-e4dee1e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e4dee1e\" 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-c2185ce elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c2185ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Was sind die Vorteile und Nachteile von RBM?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8aa3b8a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8aa3b8a\" 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\">1. Vorteile<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cdc6f37 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cdc6f37\" 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;\">RBM haben mehrere Vorteile. Ihre Hauptst\u00e4rken sind:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Unsupervised Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Da RBM mit un\u00fcberwachtem Lernen arbeiten, sind sie sehr effektiv bei der Extraktion von Merkmalen aus rohen Daten.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>F\u00e4higkeit, komplexe und hochdimensionale Daten zu modellieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Sie sind in der Lage, komplexe und hochdimensionale Verteilungen zu modellieren.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verwendet als grundlegende Bausteine f\u00fcr tiefe Architekturen (DBN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Sie bilden ein grundlegendes Element im Design tieferer Architekturen wie der Deep Belief Networks.<\/span><\/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-cf6aac3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cf6aac3\" 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\">2. Nachteile<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c73876a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c73876a\" 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\"><b>Schwierigkeiten beim Finden der richtigen Hyperparameter<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Lernrate muss gut eingestellt werden. Ein zu hoher Wert kann Oszillationen verursachen und die Konvergenz des Modells verhindern, w\u00e4hrend eine zu niedrige Lernrate das Lernen erheblich verlangsamt. Zudem beeinflusst die Anzahl der versteckten Neuronen direkt die F\u00e4higkeit des Modells, relevante Repr\u00e4sentationen zu lernen. Eine unzureichende Anzahl kann die Reichhaltigkeit der extrahierten Merkmale einschr\u00e4nken, w\u00e4hrend eine zu gro\u00dfe Anzahl das Risiko von Overfitting erh\u00f6ht.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Der Lernprozess kann lange dauern f\u00fcr gro\u00dfe Datens\u00e4tze<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Aufgrund der gro\u00dfen Anzahl von Iterationen, die ben\u00f6tigt werden, um die Gewichte optimal anzupassen. Diese Einschr\u00e4nkung wird auch problematischer, wenn man mit gro\u00dfen Datens\u00e4tzen arbeitet, bei denen jede Aktualisierung der Gewichte viele Berechnungsoperationen erfordert.<\/span><\/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-18b316a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"18b316a\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205405\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-b177949 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b177949\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\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\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/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-1f4d4c9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1f4d4c9\" 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-d4fb41d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d4fb41d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie werden RBM verwendet?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7954d17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7954d17\" 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;\">RBM haben zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen gefunden:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Kollaboratives Filtern<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Verwendet in Empfehlungssystemen, um die Vorlieben der Nutzer vorherzusagen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Computer Vision<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Objekterkennung, Rauschunterdr\u00fcckung und Bildrekonstruktion.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Sprachmodellierung, Textklassifikation und Sentiment-Analyse.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bioinformatik<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Vorhersage von Proteinstrukturen, Analyse von Genexpressionsdaten.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Finanzen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Vorhersage von Aktienkursen, Risikoanalyse und Betrugserkennung.<\/span><\/li><li><b>Anomalieerkennung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Identifizierung von betr\u00fcgerischen Transaktionen, Netzwerksicherheit und medizinische Diagnostik.<\/span><\/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-1e03bd2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e03bd2\" 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;\">Die Anwendungen der RBM sind vielf\u00e4ltig und decken viele Bereiche ab. In <\/span><b>Empfehlungssystemen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> optimieren sie das kollaborative Filtern durch die Vorhersage der Vorlieben der Nutzer. In der Computer Vision werden sie zur Objekterkennung, <\/span><b>Bildrauschunterdr\u00fcckung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>visuellen Datenrekonstruktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eingesetzt. In der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung dienen sie der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/large-language-model-was-ist-das\">Sprachmodellierung<\/a>, der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sentiment-analysis-und-machine-learning\">Sentiment-Analyse<\/a> und der <\/span><b>Textklassifikation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie finden auch Anwendung in der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bioinformatik\">Bioinformatik<\/a>, insbesondere bei der Analyse von Genexpressionsdaten und der Vorhersage von Proteinstrukturen, sowie im Finanzwesen zur Vorhersage von Aktienkursen oder der Betrugserkennung. Schlie\u00dflich werden sie in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ki-und-cybersicherheit\">Cybersecurity-Kontexten<\/a> und der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-ueber-e-health\">medizinischen Diagnostik<\/a> eingesetzt, wo sie die Anomalieerkennung und die Erkennung ungew\u00f6hnlichen Verhaltens erleichtern.<\/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-35d3026 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"35d3026\" 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-6cd2e39 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6cd2e39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Fazit<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80a1763 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"80a1763\" 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;\">Die <\/span><b>Restricted Boltzmann Machines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sind m\u00e4chtige Werkzeuge f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unueberwachtes-lernen-prinzip-und-verwendung\">unbeaufsichtigtes Lernen<\/a> und die Merkmalextraktion. Ihre F\u00e4higkeit, n\u00fctzliche Repr\u00e4sentationen zu lernen, macht sie unerl\u00e4sslich f\u00fcr viele Anwendungen in der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Obwohl sie einige Herausforderungen in Bezug auf Training und Parametrierung darstellen, bleiben sie ein Schl\u00fcsselbestandteil bei der Entwicklung fortgeschrittenerer Modelle wie den <\/span><b>Deep Belief Networks<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und anderer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\">tiefer neuronaler Architekturen<\/a>.<\/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-dd8d956 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"dd8d956\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\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\">Werde RBM Experte<\/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-2a36a05 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2a36a05\" 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-cf7cd0c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"cf7cd0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der Ursprung der RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"RBM sind eine eingeschr\u00e4nkte Version der Boltzmann Machines, bei denen keine Verbindungen innerhalb einer Schicht erlaubt sind, was das Training vereinfacht.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie funktionieren die RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"RBM bestehen aus einer sichtbaren und einer versteckten Schicht, die \u00fcber Gewichte verbunden sind, und lernen durch Anpassung dieser Gewichte mittels Contrastive Divergence.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was sind die Vorteile und Nachteile von RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"RBM erm\u00f6glichen un\u00fcberwachtes Lernen und Merkmalextraktion, haben jedoch Herausforderungen bei der Wahl der Hyperparameter und lange Trainingszeiten.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie werden RBM verwendet?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"RBM finden Anwendung in Empfehlungssystemen, Computer Vision, NLP, Bioinformatik, Finanzen und Anomalieerkennung.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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>Die Restricted Boltzmann Machines (RBM) sind eine Art von k\u00fcnstlichem neuronalen Netz, das f\u00fcr unbeaufsichtigtes Lernen konzipiert wurde. Sie erlauben das Erlernen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung aus einer Menge von Eingabedaten. Von Geoffrey Hinton und Terry Sejnowski 1985 erfunden und in den 2000er Jahren popul\u00e4r gemacht, sind RBM besonders geeignet f\u00fcr die Dimensionsreduktion, die Merkmalextraktion und die [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":205404,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2464],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Einf\u00fchrung in Restricted Boltzmann Maschinen (RBM): So funktionieren sie &amp; das sind ihre Einsatzbereiche<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entdecke die Restricted Boltzmann Machines (RBM), ein leistungsstarkes Modell f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen. 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