Topologie vs. Architektur eines künstlichen neuronalen Netzes?

2 Antworten

Laut Encyclopedia of Machine Learning von Springer, ist "Topology of a Neural Network" ein Synonym von "neural network architecture". Deswegen gibt es keinen Unterschied zwischen den genannten Begriffen.

Aber "Topology of a neural network" kann sich auch auf den topologischen Aspekt eines neuronalen Netzes bzw. der Daten beziehen. Beispielsweise behandelt dieser Forschungsartikel algebraische Topologie, ein Gebiet in Mathematik.

Also, im Grunde gibt es keinen Unterschied, aber man muss manchmal auf dem Begriff "Topologie" achten.

Woher ich das weiß:Beruf – als data scientist / machine learning engineer

Danke! Die Encyclopedia of Machine Learning kannte ich tatsächlich noch nicht.

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Neuronale Netze bestehen aus Knotenpunkten, die sich INPUTNODE, NUERONALESNODE und OUTPUTNODE nennen. Die neuronalen Nodes wachsen mit der Anzahl an Inputs und steuern den Output.

Dadurch lernt das System mit der Eingabe. Umsetzbar in Software ist es am geeignetsten wenn man sich die umfangreichen Bibliotheken von Python ansieht zu dem Thema.

Fazit: Echte KI gibt es noch nicht also kann ein Computer keine Lieblingsfarbe haben z.B.

Woher ich das weiß:Hobby – Ich bin älter als das Internet.

Danke für deine Antwort. Hat aber ehrlich gesagt nichts mit meiner Frage zu tun.

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