Neuronale Netze sind mathematische Modelle, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientieren und in der Informatik und künstlichen Intelligenz verwendet werden. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, die Neuronen genannt werden und in Schichten organisiert sind: Eingabeschicht, verborgene Schichten und Ausgabeschicht.
Jedes Neuron empfängt Signale (Input), verarbeitet sie durch eine Aktivierungsfunktion und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte, die während des Trainings angepasst werden, um die Genauigkeit des Netzwerks zu verbessern.
Neuronale Netze sind besonders gut geeignet für Aufgaben wie Mustererkennung, Sprachverarbeitung und Bilderkennung, da sie lernen können, komplexe Beziehungen in großen Datenmengen zu erkennen.
PHPUnit
