Synapsen sind keine Parameter
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Dabei wird unterschlagen, dass bei einem mathematischen neuronalen Netz jedes Neuron einer Schicht mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden sein muss. Viele der Verbindungen (Parameter) erhalten aber Gewichtungen um den Wert 0. Diese Verbindungen entsprechen in einem natürlichen neuronalen Netz einer nicht vorhandenen Verbindung. | Dabei wird unterschlagen, dass bei einem mathematischen neuronalen Netz jedes Neuron einer Schicht mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden sein muss. Viele der Verbindungen (Parameter) erhalten aber Gewichtungen um den Wert 0. Diese Verbindungen entsprechen in einem natürlichen neuronalen Netz einer nicht vorhandenen Verbindung. | ||
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Die folgende Berechnung ermittelt die Anzahl der möglichen Neuronen in einem künstlichen Netz bei vorgegebener Zahl der Parameter und Schichten | Die folgende Berechnung ermittelt die Anzahl der möglichen Neuronen in einem künstlichen Netz bei vorgegebener Zahl der Parameter und Schichten |
Version vom 19:04, 22. Jun. 2024
Die großen generativen KI-Modelle überbieten sich mit der Anzahl ihrer Parameter und vielfach wird diese Anzahl mit den neuronalen Verbindungen in einem biologischen Gehirn verglichen.
Dabei wird unterschlagen, dass bei einem mathematischen neuronalen Netz jedes Neuron einer Schicht mit jedem Neuron der nächsten Schicht verbunden sein muss. Viele der Verbindungen (Parameter) erhalten aber Gewichtungen um den Wert 0. Diese Verbindungen entsprechen in einem natürlichen neuronalen Netz einer nicht vorhandenen Verbindung.
Anders als in einem künstlichen Netz können Neuronen in einemechten Gehirn Synapsen bei Bedarf neu bilden.
Die folgende Berechnung ermittelt die Anzahl der möglichen Neuronen in einem künstlichen Netz bei vorgegebener Zahl der Parameter und Schichten