Backpropagation
Backpropagation ist einer der fundamentalsten Algorithmen im maschinellen Lernen und bildet das Rückgrat moderner neuronaler Netze. Dieser mathematische Prozess ermöglicht es künstlichen neuronalen Netzen, aus Fehlern zu lernen und ihre Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich zu verbessern. Ohne Backpropagation wären die beeindruckenden Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, von Spracherkennung bis Bilderkennung, nicht möglich gewesen. In diesem umfassenden Glossarartikel erfahren Sie alles Wissenswerte über Backpropagation, seine Funktionsweise, Anwendungen und Bedeutung für moderne KI-Systeme.
Was ist Backpropagation?
Backpropagation, kurz für „Rückwärtspropagierung des Fehlers“, ist ein fundamentaler Lernalgorithmus für künstliche neuronale Netze. Der Begriff beschreibt einen mathematischen Prozess, bei dem der Fehler eines neuronalen Netzes von der Ausgabeschicht zurück zu den Eingabeschichten propagiert wird, um die Gewichte und Parameter des Netzwerks zu optimieren.
Kernprinzip von Backpropagation
Backpropagation berechnet den Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte des Netzwerks durch wiederholte Anwendung der Kettenregel aus der Differentialrechnung. Dieser Gradient zeigt an, in welche Richtung und um wie viel die Gewichte angepasst werden müssen, um den Fehler zu minimieren.
Der Algorithmus wurde in seiner modernen Form in den 1980er Jahren entwickelt und hat seitdem die Art und Weise revolutioniert, wie neuronale Netze trainiert werden. Heute ist Backpropagation die Grundlage für praktisch alle Deep-Learning-Anwendungen, von Bildklassifizierung über Sprachverarbeitung bis hin zu autonomen Fahrzeugen.
Die Geschichte von Backpropagation
Erste Konzepte der automatischen Differenzierung werden in der numerischen Mathematik entwickelt. Diese bilden später die theoretische Grundlage für Backpropagation.
Seppo Linnainmaa veröffentlicht seine Masterarbeit über automatische Differenzierung, die die mathematischen Grundlagen für Backpropagation legt.
David Rumelhart, Geoffrey Hinton und Ronald Williams popularisieren Backpropagation in ihrem wegweisenden Paper „Learning representations by back-propagating errors“ in Nature.
Yann LeCun wendet Backpropagation erfolgreich auf Convolutional Neural Networks an und demonstriert die Handschrifterkennung mit dem MNIST-Datensatz.
Der Durchbruch von AlexNet beim ImageNet-Wettbewerb zeigt die Leistungsfähigkeit von tiefen neuronalen Netzen, die mit Backpropagation trainiert wurden.
Moderne Large Language Models wie GPT-4 und Claude verwenden hochoptimierte Backpropagation-Varianten für das Training mit Billionen von Parametern.
Wie funktioniert Backpropagation?
Der Backpropagation-Algorithmus besteht aus mehreren klar definierten Schritten, die iterativ wiederholt werden, bis das Netzwerk eine zufriedenstellende Leistung erreicht hat.
Die vier Hauptphasen von Backpropagation
1. Vorwärtsdurchlauf (Forward Pass)
Die Eingabedaten werden durch das Netzwerk geleitet. Jedes Neuron berechnet seine Ausgabe basierend auf den gewichteten Eingaben und einer Aktivierungsfunktion. Die finale Ausgabe wird mit dem erwarteten Ergebnis verglichen.
2. Fehlerberechnung
Die Verlustfunktion (Loss Function) quantifiziert die Differenz zwischen der tatsächlichen Ausgabe des Netzwerks und dem gewünschten Zielwert. Typische Verlustfunktionen sind Mean Squared Error (MSE) oder Cross-Entropy.
3. Rückwärtsdurchlauf (Backward Pass)
Der Fehler wird von der Ausgabeschicht zurück durch das Netzwerk propagiert. Mithilfe der Kettenregel werden die partiellen Ableitungen des Fehlers in Bezug auf jedes Gewicht berechnet.
4. Gewichtsaktualisierung
Die berechneten Gradienten werden verwendet, um die Gewichte zu aktualisieren. Dies geschieht typischerweise durch Gradientenabstieg, wobei die Gewichte in die Richtung angepasst werden, die den Fehler am stärksten reduziert.
Mathematische Grundlagen
Die mathematische Eleganz von Backpropagation liegt in der effizienten Anwendung der Kettenregel. Für ein einfaches neuronales Netz lässt sich der Prozess wie folgt beschreiben:
Grundlegende Formeln
Ausgabe eines Neurons:
y = f(w₁x₁ + w₂x₂ + … + wₙxₙ + b)
Fehler (Loss):
L = ½(y_vorhergesagt – y_tatsächlich)²
Gradient für Gewicht w:
∂L/∂w = ∂L/∂y × ∂y/∂z × ∂z/∂w
Gewichtsaktualisierung:
w_neu = w_alt – η × ∂L/∂w
(η = Lernrate)
Die Rolle der Aktivierungsfunktionen
Aktivierungsfunktionen sind entscheidend für Backpropagation, da sie die Nichtlinearität in das Netzwerk einführen und differenzierbar sein müssen. Die wichtigsten Aktivierungsfunktionen sind:
Sigmoid
σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ)
Ausgabebereich: 0 bis 1
Problem: Vanishing Gradient bei extremen Werten
ReLU (Rectified Linear Unit)
f(x) = max(0, x)
Ausgabebereich: 0 bis ∞
Vorteil: Schnelles Training, keine Sättigung
Tanh
tanh(x) = (eˣ – e⁻ˣ)/(eˣ + e⁻ˣ)
Ausgabebereich: -1 bis 1
Besser zentriert als Sigmoid
Leaky ReLU
f(x) = max(0.01x, x)
Ausgabebereich: -∞ bis ∞
Löst das „Dying ReLU“ Problem
Vorteile von Backpropagation
Effizienz
Backpropagation berechnet alle Gradienten in einem einzigen Durchlauf durch das Netzwerk, was deutlich effizienter ist als numerische Approximationen.
Skalierbarkeit
Der Algorithmus skaliert gut mit der Größe des Netzwerks und kann auf Netzwerke mit Millionen oder Milliarden von Parametern angewendet werden.
Flexibilität
Backpropagation funktioniert mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen: Feedforward-Netze, CNNs, RNNs und Transformer-Modelle.
Automatisierung
Moderne Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch implementieren automatische Differenzierung, was die Anwendung erheblich vereinfacht.
Präzision
Die Methode liefert exakte Gradienten (im Rahmen der Rechengenauigkeit), nicht nur Approximationen.
Universelle Anwendbarkeit
Funktioniert mit verschiedenen Verlustfunktionen, Optimierern und Regularisierungstechniken.
Herausforderungen und Lösungsansätze
Trotz seiner Leistungsfähigkeit bringt Backpropagation auch einige Herausforderungen mit sich, für die im Laufe der Jahre verschiedene Lösungen entwickelt wurden.
Das Vanishing Gradient Problem
Problem
In tiefen Netzwerken können die Gradienten während des Rückwärtsdurchlaufs exponentiell kleiner werden, sodass die frühen Schichten kaum noch lernen. Dies tritt besonders bei Sigmoid- und Tanh-Aktivierungsfunktionen auf.
Lösungen
- ReLU-Aktivierungsfunktionen: Vermeiden Sättigung und halten Gradienten stabil
- Residual Connections (ResNet): Ermöglichen direkte Gradientenflüsse durch Skip-Verbindungen
- Batch Normalization: Normalisiert Aktivierungen zwischen Schichten
- Gewichtsinitialisierung: Xavier- oder He-Initialisierung für bessere Startbedingungen
Das Exploding Gradient Problem
Problem
Das Gegenteil des Vanishing Gradients: Gradienten werden exponentiell größer, was zu numerischer Instabilität und divergierendem Training führt.
Lösungen
- Gradient Clipping: Begrenzt maximale Gradientengröße auf einen Schwellenwert
- Kleinere Lernraten: Reduziert die Schrittgröße bei Gewichtsaktualisierungen
- Weight Regularization: L1/L2-Regularisierung hält Gewichte in vernünftigen Bereichen
Lokale Minima und Sattelpunkte
Problem
Backpropagation mit einfachem Gradientenabstieg kann in lokalen Minima oder Sattelpunkten stecken bleiben, anstatt das globale Minimum zu finden.
Lösungen
- Momentum: Nutzt vergangene Gradienten für stabilere Updates
- Adam-Optimizer: Kombiniert Momentum mit adaptiven Lernraten
- Learning Rate Scheduling: Passt Lernrate während des Trainings an
- Stochastisches Training: Zufälligkeit hilft, aus lokalen Minima zu entkommen
Moderne Optimierungsalgorithmen
Klassisches Backpropagation mit einfachem Gradientenabstieg wurde durch sophisticated Optimierungsalgorithmen erweitert, die das Training erheblich verbessern.
Vergleich gängiger Optimierer
| Optimierer | Eigenschaften | Vorteile | Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| SGD (Stochastic Gradient Descent) | Grundlegender Gradientenabstieg mit Minibatches | Einfach, robust, gut verstanden | Konvolutionale Netze, wenn gut getuned |
| SGD mit Momentum | Berücksichtigt vergangene Gradienten | Schnellere Konvergenz, überwindet Plateaus | Computer Vision, allgemeine Anwendungen |
| Adam | Adaptive Lernraten pro Parameter | Wenig Hyperparameter-Tuning nötig | NLP, Transformer-Modelle, Standard für viele Tasks |
| AdamW | Adam mit entkoppelter Weight Decay | Bessere Regularisierung | Large Language Models, BERT, GPT |
| RMSprop | Adaptive Lernraten basierend auf Gradientenhistorie | Gut für RNNs, stabil | Rekurrente Netze, Zeitreihenanalyse |
Anwendungen von Backpropagation
Backpropagation ist die Grundlage für praktisch alle modernen Deep-Learning-Anwendungen. Hier sind einige der wichtigsten Einsatzgebiete:
Computer Vision
Bilderkennung, Objektdetektion, Gesichtserkennung, medizinische Bildanalyse. CNNs mit Backpropagation erreichen übermenschliche Genauigkeit bei vielen Aufgaben.
Natural Language Processing
Sprachmodelle, Übersetzung, Sentiment-Analyse, Chatbots. Transformer-Modelle wie GPT-4 und BERT basieren auf Backpropagation.
Spracherkennung
Automatische Spracherkennung, Text-to-Speech, Sprachassistenten wie Siri und Alexa nutzen mit Backpropagation trainierte Modelle.
Autonomes Fahren
Objekterkennung, Trajektorienplanung, Sensorfusion. Selbstfahrende Autos nutzen neuronale Netze für Echtzeitentscheidungen.
Empfehlungssysteme
Netflix, Amazon, Spotify verwenden Deep Learning mit Backpropagation für personalisierte Empfehlungen.
Medizinische Diagnostik
Krebserkennung, Diagnoseunterstützung, Arzneimittelentwicklung. KI-Systeme erreichen Expertenniveau bei spezifischen Aufgaben.
Finanzwesen
Betrugserkennung, Risikobewertung, algorithmischer Handel. Neuronale Netze analysieren komplexe Marktmuster.
Generative AI
Bildgenerierung (DALL-E, Midjourney), Textgenerierung, Musikkomposition. Diffusionsmodelle und GANs nutzen Backpropagation.
Backpropagation in modernen Deep-Learning-Frameworks
Die praktische Anwendung von Backpropagation wurde durch moderne Frameworks erheblich vereinfacht. Diese implementieren automatische Differenzierung, sodass Entwickler sich auf die Netzwerkarchitektur konzentrieren können.
Automatische Differenzierung
Moderne Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX implementieren automatische Differenzierung (Automatic Differentiation, AutoDiff), die Backpropagation automatisch durchführt. Entwickler müssen lediglich die Vorwärtsberechnung definieren – die Gradienten werden automatisch berechnet.
TensorFlow/Keras
Googles Framework mit GradientTape für automatische Differenzierung. Besonders stark in der Produktionsumgebung mit TensorFlow Serving und TensorFlow Lite für mobile Geräte.
PyTorch
Facebooks Framework mit dynamischen Berechnungsgraphen. Autograd-System berechnet Gradienten automatisch. Bevorzugt in der Forschung wegen seiner Flexibilität.
JAX
Googles neueres Framework mit funktionaler Programmierung und grad()-Funktion für automatische Differenzierung. Besonders effizient für High-Performance-Computing.
MXNet
Apache-Projekt mit hybriden Ansätzen. Unterstützt sowohl symbolische als auch imperative Programmierung mit automatischer Differentiation.
Best Practices für effektives Training mit Backpropagation
Um Backpropagation optimal zu nutzen, sollten verschiedene bewährte Methoden beachtet werden:
Datenvorverarbeitung
Normalisierung
Skalieren Sie Eingabedaten auf einen ähnlichen Bereich (z.B. 0-1 oder Standardisierung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1). Dies stabilisiert das Training und beschleunigt die Konvergenz erheblich.
Netzwerkarchitektur
Tiefe vs. Breite
Tiefere Netzwerke lernen hierarchische Repräsentationen, benötigen aber Techniken gegen Vanishing Gradients. Finden Sie die richtige Balance für Ihre Aufgabe.
Aktivierungsfunktionen
Verwenden Sie ReLU oder seine Varianten (Leaky ReLU, ELU) für versteckte Schichten. Sigmoid oder Softmax nur für die Ausgabeschicht bei Klassifikation.
Batch Normalization
Fügen Sie Batch-Normalisierungsschichten ein, um interne Kovariatenwechsel zu reduzieren und höhere Lernraten zu ermöglichen.
Dropout
Verwenden Sie Dropout-Schichten (typisch 0.2-0.5) zur Regularisierung und Vermeidung von Overfitting.
Hyperparameter-Optimierung
Kritische Hyperparameter
- Lernrate: Beginnen Sie mit 0.001 für Adam, 0.01 für SGD. Verwenden Sie Learning Rate Scheduling.
- Batch-Größe: 32-256 ist typisch. Größere Batches stabilisieren Training, kleinere erhöhen Regularisierung.
- Epochen: Trainieren Sie mit Early Stopping basierend auf Validierungsverlust.
- Weight Decay: L2-Regularisierung mit Werten zwischen 0.0001-0.001.
Monitoring und Debugging
Verlustfunktion überwachen
Verfolgen Sie Training- und Validierungsverlust. Divergenz deutet auf Overfitting hin. Stagnation kann auf zu niedrige Lernrate hinweisen.
Gradientenanalyse
Überwachen Sie Gradientengrößen. Sehr kleine Werte deuten auf Vanishing Gradients, sehr große auf Exploding Gradients hin.
Gewichtsverteilungen
Visualisieren Sie Gewichtsverteilungen über die Zeit. Gesunde Netze zeigen stabile, nicht-degenerierte Verteilungen.
Aktivierungen prüfen
Stellen Sie sicher, dass Aktivierungen nicht zu null werden (Dead ReLU) und eine gesunde Verteilung aufweisen.
Zukunft von Backpropagation
Obwohl Backpropagation seit Jahrzehnten das dominierende Trainingsverfahren ist, wird aktiv an Alternativen und Verbesserungen geforscht.
Aktuelle Forschungsrichtungen
Biologically Plausible Learning
Entwicklung von Lernalgorithmen, die biologisch realistischer sind als Backpropagation, wie Feedback Alignment und Predictive Coding.
Forward-Forward Algorithm
Geoffrey Hintons neue Methode (2022), die ohne Rückwärtsdurchlauf auskommt und stattdessen zwei Vorwärtsdurchläufe mit positiven und negativen Daten verwendet.
Sparse Backpropagation
Techniken zur Reduzierung der Berechnungslast durch selektive Gradientenberechnung, besonders relevant für Edge-Computing.
Quantized Training
Training mit niedriger Präzision (8-bit, 4-bit) zur Reduzierung von Speicher- und Rechenbedarf bei gleichbleibender Leistung.
Herausforderungen für Large Language Models
Bei modernen LLMs mit hunderten Milliarden Parametern stößt Backpropagation an Grenzen:
- Speicherbedarf: Speicherung aller Aktivierungen für den Rückwärtsdurchlauf erfordert enorme Ressourcen
- Gradient Checkpointing: Kompromiss zwischen Speicher und Rechenzeit durch selektives Neuberechnen
- Pipeline Parallelism: Verteilung verschiedener Schichten auf mehrere GPUs
- Mixed Precision Training: Kombination von FP16 und FP32 für Effizienz bei Stabilität
Backpropagation vs. alternative Lernmethoden
| Methode | Funktionsweise | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|
| Backpropagation | Gradientenbasiertes Lernen mit Kettenregel | Effizient, präzise, gut skalierbar | Biologisch unrealistisch, benötigt differenzierbare Funktionen |
| Evolution Strategies | Population-basierte Optimierung | Keine Gradienten nötig, parallelisierbar | Langsam, skaliert schlecht mit Parameterzahl |
| Reinforcement Learning | Lernen durch Belohnung | Für sequentielle Entscheidungen optimal | Sample-ineffizient, instabil |
| Hebbian Learning | „Neurons that fire together, wire together“ | Biologisch plausibel, lokal | Begrenzte Leistung bei komplexen Tasks |
| Forward-Forward | Zwei Vorwärtsdurchläufe statt Rückwärts | Kein Rückwärtsdurchlauf, lokales Lernen | Noch in früher Forschungsphase |
Praktisches Beispiel: Implementierung verstehen
Zum besseren Verständnis hier ein konzeptionelles Beispiel, wie Backpropagation in einem einfachen Netzwerk funktioniert:
Einfaches Netzwerk: Eingabe → Versteckte Schicht → Ausgabe
Schritt 1 – Vorwärtsdurchlauf:
Eingabe: x = [1.0, 2.0]
Gewichte Schicht 1: w1 = [[0.5, 0.3], [0.2, 0.8]]
Versteckte Aktivierung: h = ReLU(x × w1) = [0.9, 1.9]
Gewichte Schicht 2: w2 = [0.4, 0.6]
Ausgabe: y = h × w2 = 1.5
Schritt 2 – Fehlerberechnung:
Zielwert: y_target = 2.0
Fehler: L = (y – y_target)² = 0.25
Schritt 3 – Rückwärtsdurchlauf:
∂L/∂y = 2(y – y_target) = -1.0
∂L/∂w2 = ∂L/∂y × h = [-0.9, -1.9]
∂L/∂h = ∂L/∂y × w2 = [-0.4, -0.6]
∂L/∂w1 = ∂L/∂h × x = […]
Schritt 4 – Gewichtsaktualisierung:
w2_neu = w2 – 0.01 × ∂L/∂w2
w1_neu = w1 – 0.01 × ∂L/∂w1
Fazit
Backpropagation bleibt auch nach vier Jahrzehnten der Goldstandard für das Training neuronaler Netze. Seine mathematische Eleganz, Effizienz und Flexibilität haben die Revolution des Deep Learning ermöglicht. Von der Bilderkennung über Sprachverarbeitung bis hin zu generativer KI – praktisch alle modernen KI-Systeme basieren auf diesem fundamentalen Algorithmus.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung durch verbesserte Optimierer, automatische Differenzierung und Techniken zur Bewältigung von Herausforderungen wie Vanishing Gradients hat Backpropagation zu einem noch leistungsfähigeren Werkzeug gemacht. Moderne Deep-Learning-Frameworks abstrahieren die Komplexität und ermöglichen es Entwicklern, sich auf die Architektur und Anwendung zu konzentrieren.
Während die Forschung an biologisch plausibleren Alternativen weitergeht, wird Backpropagation aufgrund seiner bewährten Effektivität und der umfangreichen Infrastruktur voraussichtlich noch lange die dominante Trainingsmethode bleiben. Für jeden, der im Bereich Deep Learning und KI arbeitet, ist ein tiefes Verständnis von Backpropagation unverzichtbar.
Kernpunkte zum Mitnehmen
- Backpropagation ist der fundamentale Algorithmus zum Training neuronaler Netze
- Es nutzt die Kettenregel zur effizienten Berechnung von Gradienten
- Moderne Optimierer wie Adam verbessern das klassische Gradientenabstiegsverfahren
- Herausforderungen wie Vanishing Gradients haben etablierte Lösungen
- Automatische Differenzierung in Frameworks vereinfacht die praktische Anwendung
- Die Methode skaliert von kleinen Netzen bis zu LLMs mit Milliarden Parametern
Was ist Backpropagation einfach erklärt?
Backpropagation ist ein Lernalgorithmus für künstliche neuronale Netze, der den Fehler von der Ausgabe zurück durch das Netzwerk propagiert. Dabei werden mithilfe der Kettenregel aus der Mathematik die Gradienten berechnet, die zeigen, wie die Gewichte angepasst werden müssen, um den Fehler zu minimieren. Dieser Prozess wiederholt sich iterativ, bis das Netzwerk die gewünschte Genauigkeit erreicht.
Wofür wird Backpropagation verwendet?
Backpropagation wird zum Training praktisch aller modernen neuronalen Netze verwendet, von Bilderkennungssystemen über Sprachmodelle bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Es ermöglicht es dem Netzwerk, aus Beispieldaten zu lernen und seine Parameter so anzupassen, dass es Muster erkennt und präzise Vorhersagen trifft. Anwendungen reichen von Computer Vision und Natural Language Processing bis zu medizinischer Diagnostik und Empfehlungssystemen.
Welche Vorteile bietet Backpropagation gegenüber anderen Lernmethoden?
Backpropagation ist extrem effizient, da es alle Gradienten in einem einzigen Durchlauf berechnet, anstatt jeden Parameter einzeln zu testen. Es skaliert hervorragend mit der Netzwerkgröße und funktioniert mit verschiedenen Architekturen wie CNNs, RNNs und Transformern. Moderne Frameworks implementieren automatische Differenzierung, wodurch die Anwendung stark vereinfacht wird und Entwickler sich auf die Netzwerkarchitektur konzentrieren können.
Was sind die größten Herausforderungen bei Backpropagation?
Die Hauptherausforderungen sind das Vanishing-Gradient-Problem in tiefen Netzen, bei dem Gradienten zu klein werden, und das Exploding-Gradient-Problem mit zu großen Gradienten. Weitere Schwierigkeiten sind lokale Minima und der hohe Speicherbedarf bei sehr großen Modellen. Diese Probleme werden durch moderne Techniken wie ReLU-Aktivierungen, Residual Connections, Batch Normalization, Gradient Clipping und verbesserte Optimierer wie Adam weitgehend gelöst.
Wie unterscheidet sich Backpropagation in modernen Deep-Learning-Frameworks?
Moderne Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX implementieren automatische Differenzierung, die Backpropagation automatisch durchführt. Entwickler müssen nur die Vorwärtsberechnung definieren – die Gradienten werden automatisch berechnet. Diese Frameworks bieten zudem optimierte Implementierungen für GPUs und TPUs, unterstützen Mixed-Precision-Training und ermöglichen verteiltes Training über mehrere Geräte, was das Training großer Modelle erheblich beschleunigt.
Letzte Bearbeitung am Freitag, 7. November 2025 – 19:03 Uhr von Alex, Experte bei SEO NW für künstliche Intelligenz.
KI Agentur & SEO Agentur für nachhaltige Suchmaschinenoptimierung
Als spezialisierte KI Agentur und SEO Agentur optimieren wir Ihre Website für maximale Sichtbarkeit im lokalen und überregionalen Ranking. Unsere KI-gestützte SEO Agentur arbeitet ausschließlich mit White Hat Strategien für nachhaltige Erfolge in der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Durch intelligente KI-Analysen und professionelle Marketing-Optimierung bringen wir Sie zu einem besseren Ranking in Google, Bing und weiteren Suchmaschinen – für mehr Traffic, Kunden und Umsatz.
Unsere KI Agentur kombiniert modernste Technologie mit bewährten SEO-Methoden. Profitieren Sie von Local SEO und KI-optimierten Strategien für Ihr Unternehmen. In unserem Online-Marketing-Lexikon finden Sie umfassende Informationen zur Suchmaschinenoptimierung und aktuellen KI-Trends im SEO-Bereich.
Auch Interessant:
Sentimentanalyse
GPT (Generative Pretrained Transformer)
Whisper (OpenAI Spracherkennungssystem)
Training & Modelltraining
AutoML: Automatisierung des ML-Prozesses
Edge AI: KI-Verarbeitung auf lokalen Geräten statt in der Cloud
Aktivierungsfunktion
Cross-Entropy
Mean Squared Error (MSE)
Generative AI
Text-to-Image
Explainable AI (XAI)
