Inhaltsverzeichnis
Warum GPU für neuronale Netze?
Im Gegensatz zu klassischen Prozessoren (CPUs) arbeiten GPUs (Graphical Processing Units) parallelisiert und bandweitenoptimiert. Das heißt: Sie eignen sich besser für rechenintensive Vorgänge, vor allem im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning.
Welche Grafikkarte für KI?
PNY Technologies erweitert sein Sortiment an GPUs um die neue Grafikkarte Nvidia A100. Sie eignet sich für anspruchsvolle KI-Anwendungen, Datenanalysen und High Performance Computing.
Welche Grafikkarte für Machine Learning?
GTX 1080TI NVIDIAs klassische GPU für Deep Learning. Mit 11 GB DDR5-Speicher und 3584 CUDA-Kernen wurde sie für Compute-Anwendungen entwickelt.
Welche Grafikkarte für Tensorflow?
NVIDIA GeForce RTX 2070 Grafikkarte.
Wie kann man den Aufbau eines neuronalen Netzes vorstellen?
Vereinfacht kann man sich den Aufbau eines KNN folgendermaßen vorstellen: Das Modell des neuronalen Netzes besteht aus Knoten, auch Neuronen genannt, die Informationen von anderen Neuronen oder von außen aufnehmen, modifizieren und als Ergebnis ausgeben.
Welche Arten von neuronalen Netzwerken gibt es?
Es gibt unzählig viele Typen von neuronalen Netzwerk-Architekturen. Wir zeigen hier die wichtigsten Arten von neuronalen Netzen: Das einfachste und älteste neuronale Netz. Es nimmt die Eingabeparameter, addiert diese, wendet die Aktivierungsfunktion an und schickt das Ergebnis an die Ausgabeschicht.
Wie entsteht ein künstliches neuronales Netzwerk?
Aufbau eines sehr einfachen Künstlichen Neuronalen Netzwerks (KNN) mit nur einer verborgenen Schicht. Die Information wird durch die Input-Neuronen aufgenommen und durch die Output-Neuronen ausgegeben. Die Hidden-Neuronen liegen dazwischen und bilden innere Informationsmuster ab. Die Neuronen sind miteinander über sogenannte Kanten verbunden.
Was ist der Unterschied zu den klassischen neuronalen Netzen?
Der große Unterschied zu den klassischen Neuronalen Netzen besteht in der Architektur von CNNs und damit kann auch der Name „Convolution“ oder „Faltung“ erklärt werden. Die verborgene Schicht basiert bei CNNs auf einer Abfolge von Faltungs- und Poolingoperationen.