Tja Manfred, damit hast Du uns Fliegen alle Erschlagen !!!

Bin ich ein Kleingeist ? Wieso hab ich das jetzt nicht auf anhieb kapiert ?
Ich muss das wohl nochmals im Detail durchgehen.
(Da schreibt jemand was in Hochdeutsch und ich verstehe kein Wort !)

Das Thema Neuronales Netz ist eigentlich dadurch so schwierig das es ja versucht ein biologisches Netzt (Gehirn) zu reproduzieren. Was natürlich sehr wichtige Fragen aufwirft:

Wie sieht denn ein Standard Gehirn aus ?
Warum lässt sich das alles nicht mit nur einem Modell abdecken und wieso gibt es soviele unterschiedliche Arten? (Ich habe doch auch nur eins).

Und am wichtigsten:

Wieso wird nicht zwischen weiblichen und männlichen NNs unterschieden ?
Ist das alles eine reine Männerdomäne ?
Und wie schaffe ich es als man ein weibliches NN zu kreieren, wenn ich nicht mal meine Frau verstehe ?
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Aber Scherz beiseite. Ich interessiere mich schon lange dafür, komme jetzt erst aber langsam dazu mich da einzuarbeiten. Mir ist schon bewusst, das NNs keine Allroundlösung sind.
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Und noch zum Abschluß eine kleine Zukunftsprognose:

Sobald wir es geschaft haben daß menschliche Gehirn komplett nachzubilden, stehen wir vor dem Problem, daß es genauso "Fehleranfällig" ist, wie das menschliche Gehirn. Womit die These "Computer machen keine Fehler" hiermit ausdrücklich wiederlegt sei:

"Computer sind auch nur Menschen".
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Also lese ich mir deinen Beitrag nochmal genau durch um die stark komrimierte Essenz rauszusaugen. Hoffentlich tötet es mich nicht !!!
(Wieso bin ich nicht als normaler Affe auf die Welt gekommen ? damit ich mich mit den wichtigen Themen des Lebens beschäftigen kann: Essen und Schlafen)
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Meine erste Interpretation:

Ziel 1) Unendliche Erweiterbarkeit und Selbstorganisation:
Wenn ich dich richtig verstehe steht da das Ziel das sich das Netz von alleine, je nach Bedarf, erweitert.
Aus OOP - Sicht: Unendliche Instanzen einer Neuronen-Klasse , bzw. Neuronen erzeugen weitere Neuronen.
Was so viel heisst das sich das Netz seine Struktur selber bildet, bzw. sich seine Struktur Problembezogen verändert und ausbaut.
(Dabei muss man Unterscheiden zwischen dem Wachstum des Netzes bezogen auf die Anzahl der neuronen oder bezogen auf die Anzahl der Verbindungen zwischen den Neuronen. Bei menschlichen gehirn ist die Anzahl der Neuronen ja auch eher vorgegeben und nur die Anzahl der verknüpfungen nimmt zu.)

Ziel 2) Selbstorganisation in der Algorithmenerstellung:
Im Prinzip steckt ja in einem trainierten Netz ein Algorithmus, den wir aber leider nicht nachvollziehen können, bzw. momentan keine Möglichkeit haben das "Wie" daraus zu extrahieren. D.h. der Algorithmus bildet sich (für uns nicht nachvollziehbar) von alleine heraus.

Ziel 3) Extrapolation von Lösungen anhand bestehender Lösungen:
Darunter kann ich wohl die sogenannte Mustererkennung verstehen.
Darunter fällt wohl auch die "Ungenauigkeit" eines NN, was ihm die Fähigkeit verleiht unbekannte Muster anhand gelernter Muster zu identifizieren.
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Mir reicht es für den Anfang ein fest definiertes NN aufzubauen (Also festgelegte Anzahl Layer und Neurornen), daß ich dann trainieren kann und nacher auch unbekannte Muster klassifizieren kann.

Dabei habe ich erstmal keine hochgesteckten Ziele, sondern möchte einfach nur mal einen Einstieg finden. Dazu werde ich versuchen eine Neuronen-Klasse und eine Netzklasse (die die verbindungen definiert) zu programmieren (in PHP) und diese zu trainieren. Mal sehen wie weit ich komme.