Gegenstand dieser Ausarbeitung sind Convolutional Neural Networks (CNN), eine spezielle Form von Künstlichen Neuronalen Netzen. Im Fokus steht der Aufbau eines Convolutional Neural Network, und Methoden die zur Regularisierung dieser Netzwerke eingesetzt werden können.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, den Aufbau von Convolutional Neural Networks zu erläutern. Weiter sollen Methoden zur Regularisierung solcher Netze vorgestellt werden.
In Kapitel 2 wird zunächst ein Künstliches Neuronales Netz erläutert und das darauf aufbauende CNN. Es wird der Unterschied zwischen beiden Netzen aufgezeigt. Weiter wird die Geschichte hinter CNN's aufgezeigt. In Kapitel 3 werden die einzelnen Phasen eines CNN erläutert. Es wird erläutert, wie in der Phase der Convolution und des Pooling die mathematische Operation durchgeführt wird. An einem Beispiel wird die Funktionsweise von zwei verschiedenen Faltungsmatrizen eines Convolution-Layer dargestellt. In Kapitel 4 werden zwei Methoden zur Regularisierung vorgestellt. Unter Verwendung eines bekannten Bilddatensatzes wird das Problem der Regularisierung dargestellt. Die Ausarbeitung endet mit einem Fazit.
Die Objekterkennung in Bildern stellte die Mathematik und Informatik vor eine große Herausforderung. Lichtverhältnisse, Blickwinkel, die Größe bzw. der Abstand zu einem Objekt waren Gründe, weshalb kein klassischer Algorithmus die Aufgabe zufriedenstellend lösen konnte. Die mathematischen Grundlagen wurden bereits in den 1960er Jahren gelegt. Durchbrüche blieben jedoch aus. Gründe waren die zu geringe Rechenleistung, und die zu geringe Menge an Daten um eine Künstliche Intelligenz trainieren zu können. Erst in den 2010er Jahren wurden bedeutsame Erfolge erkenntlich. Durch das Internet und Social Media stieg die Verfügbarkeit an Daten erheblich an. Gleichzeitig stieg die Rechenleistung der Hardware. Inspiriert durch die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, sorgten Künstliche Neuronale Netze für einen Durchbruch in der Objekterkennung. Auf dieser Technologie basiert ein Convolutional Neural Network, das beeindruckende Ergebnisse in der Objekterkennung liefert.
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