Der Mensch ist in der Lage, Gegenstände und Geräusche zu erkennen und zu identifizieren, auch wenn er diese noch nie zuvor gesehen oder gehört hat. Er erkennt sie nach bestimmten Mustern, die er im Laufe seiner Entwicklung gelernt und gespeichert hat. Während der Leser diese Zeilen liest, erkennt er in Sekundenbruchteilen die Buchstaben und Wörter, auch wenn diese in verschiedenen (unbekannten) Schriftarten oder -größen dargestellt sind. Das menschliche Gehirn ist zur Mustererkennung fähig.
Da der Mensch über eine begrenzte Informationsverarbeitungskapazität verfügt, liegt die Überlegung nahe, mit elektronischen Datenverarbeitungsanlagen (Computer) Mustererkennung nach menschlichem Vorbild durchzuführen.
Wie gut erkennt jedoch ein Computer ein unvollständiges Bild oder ein akustisches Signal, das von Rauschen überdeckt ist? Während der Mensch in der Lage ist, unvollständige Bilder zu komplettieren und Störgeräusche vom eigentlichen Signal zu trennen, steigen in diesen Fällen bei Computern die Fehlerraten bei der Mustererkennung sehr stark. Um dies zu verhindern, werden immer häufiger künstliche neuronale Netze (KNN) eingesetzt. KNN sind Netzsysteme für Computer, die Daten massiv parallel verarbeiten und zudem lernfähig sind. Das bedeutet, dass sie mit jeder Mustererkennung ihr Wissen erweitern und für zukünftige Einsätze verwenden. Die Fehlerraten bei der Mustererkennung unter Einsatz künstlicher neuronaler Netze sinken erheblich.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Künstliche neuronale Netze
- 2.1 Das Neuron: Ursprung in der Biologie
- 2.2 Das künstliche neuronale Netz: Grundlagen, Aufbau
- 2.3 Lernfähigkeit
- 2.3.1 Überwachtes Lernen
- 2.3.2 Unüberwachtes Lernen
- 2.4 Netztypen
- 3 Einsatz zur Mustererkennung
- 3.1 Grundlagen der Mustererkennung
- 3.2 Mustererkennungssystem
- 3.3 KNN und Mustererkennung
- 3.4 Anwendungsbeispiele aus der Praxis
- 3.4.1 Bildverarbeitung
- 3.4.2 Sprachverarbeitung
- 3.4.3 Schriftverarbeitung
- 4 Schlussbetrachtung
- 4.1 Zusammenfassung
- 4.2 Beurteilung
- 4.3 Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit verfolgt das Ziel, einen umfassenden Überblick über den Einsatz künstlicher neuronaler Netze (KNN) in der Mustererkennung zu geben. Die Arbeit erläutert die grundlegenden Prinzipien von KNN und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen der Mustererkennung.
- Grundlagen künstlicher neuronaler Netze
- Funktionsweise der Mustererkennung
- Anwendung von KNN in der Mustererkennung
- Beispiele für praktische Anwendungen von KNN in der Mustererkennung
- Bewertung der Leistungsfähigkeit und Grenzen von KNN in der Mustererkennung
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der Mustererkennung ein und vergleicht die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns mit denen von Computern. Sie hebt die Herausforderungen bei der computergestützten Mustererkennung hervor, insbesondere bei unvollständigen Daten oder verrauschten Signalen, und stellt künstliche neuronale Netze (KNN) als vielversprechende Lösung vor. Die Arbeit fokussiert sich auf die Erläuterung der Einsatzmöglichkeiten von KNN zur Verbesserung der Mustererkennung und deren Leistungsfähigkeit im Vergleich zum menschlichen Vorbild.
2 Künstliche neuronale Netze: Dieses Kapitel beschreibt die biologischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze, ausgehend vom Aufbau und der Funktionsweise einer Nervenzelle (Neuron). Es erklärt den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, deren Lernfähigkeit (überwachtes und unüberwachtes Lernen) und verschiedene Netztypen. Die Analogie zwischen biologischen und künstlichen Neuronen wird detailliert dargestellt, mit besonderer Betonung auf den Synapsen und deren Rolle im Lernprozess. Der Abschnitt legt die theoretischen Grundlagen für das Verständnis der späteren Anwendungen in der Mustererkennung.
3 Einsatz zur Mustererkennung: Dieses Kapitel behandelt den praktischen Einsatz von KNN in der Mustererkennung. Es beschreibt die grundlegenden Prinzipien der Mustererkennung und das allgemeine Schema eines Mustererkennungssystems. Anschließend werden konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis in den Bereichen Bildverarbeitung (Objekterkennung, Fehlererkennung, Gesichtserkennung), Sprachverarbeitung und Schriftverarbeitung detailliert erläutert. Diese Beispiele veranschaulichen die Vielseitigkeit und Effektivität von KNN in der Mustererkennung und untermauern die theoretischen Grundlagen der vorherigen Kapitel.
Schlüsselwörter
Künstliche neuronale Netze (KNN), Mustererkennung, Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Schriftverarbeitung, Lernfähigkeit, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Netztypen, Anwendungsbeispiele, Fehlererkennung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: Künstliche Neuronale Netze in der Mustererkennung
Was ist der Inhalt dieser Seminararbeit?
Diese Seminararbeit bietet einen umfassenden Überblick über den Einsatz künstlicher neuronaler Netze (KNN) in der Mustererkennung. Sie behandelt die Grundlagen der KNN, ihre Funktionsweise, verschiedene Lernmethoden (überwachtes und unüberwachtes Lernen), verschiedene Netztypen und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen der Mustererkennung, wie Bild-, Sprach- und Schriftverarbeitung. Die Arbeit beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit deckt folgende Themen ab: Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (inklusive biologischer Grundlagen und verschiedener Netztypen), Grundlagen der Mustererkennung, Anwendung von KNN in der Mustererkennung, praktische Anwendungsbeispiele in Bild-, Sprach- und Schriftverarbeitung, sowie eine Bewertung der Leistungsfähigkeit und Grenzen von KNN in der Mustererkennung.
Wie sind die Kapitel der Seminararbeit strukturiert?
Die Arbeit ist in vier Kapitel gegliedert: Kapitel 1 (Einleitung) führt in die Thematik ein. Kapitel 2 (Künstliche neuronale Netze) erklärt die biologischen Grundlagen und den Aufbau von KNN. Kapitel 3 (Einsatz zur Mustererkennung) behandelt die praktische Anwendung von KNN, inklusive Anwendungsbeispielen aus der Bild-, Sprach- und Schriftverarbeitung. Kapitel 4 (Schlussbetrachtung) fasst die Ergebnisse zusammen, bewertet die Arbeit und gibt einen Ausblick.
Welche Arten von Lernen werden im Zusammenhang mit KNN behandelt?
Die Seminararbeit behandelt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen im Kontext künstlicher neuronaler Netze. Überwachtes Lernen wird erklärt, ebenso wie unüberwachtes Lernen.
Welche Anwendungsbeispiele für KNN in der Mustererkennung werden genannt?
Die Arbeit nennt konkrete Anwendungsbeispiele aus der Bildverarbeitung (Objekterkennung, Fehlererkennung, Gesichtserkennung), Sprachverarbeitung und Schriftverarbeitung, um die Vielseitigkeit und Effektivität von KNN in der Mustererkennung zu veranschaulichen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Seminararbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Künstliche neuronale Netze (KNN), Mustererkennung, Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Schriftverarbeitung, Lernfähigkeit, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Netztypen, Anwendungsbeispiele, Fehlererkennung.
Was ist das Ziel der Seminararbeit?
Das Ziel der Seminararbeit ist es, einen umfassenden Überblick über den Einsatz künstlicher neuronaler Netze (KNN) in der Mustererkennung zu geben und die grundlegenden Prinzipien von KNN und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen der Mustererkennung zu erläutern.
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- Vera Vockerodt (Author), 2001, Einsatz neuronaler Netze zur Mustererkennung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/7231
