In den letzten Jahren haben k???nstliche neuronale Netze (ANN) und k???nstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen im Hinblick auf ihre Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen - von der Verwaltung gro???er Datenmengen bis zur medizinischen Diagnose - gro???e Aufmerksamkeit erregt. ANN-Techniken werden bereits in allt???glichen Anwendungen wie personalisierte Werbung, virtuelle Assistenten, autonomes Fahren usw. eingesetzt. Der Beginn des Durchbruchs bei der Regeneration von ANNs l???sst sich bis ins Jahr 2005 ...
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In den letzten Jahren haben k???nstliche neuronale Netze (ANN) und k???nstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen im Hinblick auf ihre Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen - von der Verwaltung gro???er Datenmengen bis zur medizinischen Diagnose - gro???e Aufmerksamkeit erregt. ANN-Techniken werden bereits in allt???glichen Anwendungen wie personalisierte Werbung, virtuelle Assistenten, autonomes Fahren usw. eingesetzt. Der Beginn des Durchbruchs bei der Regeneration von ANNs l???sst sich bis ins Jahr 2005 zur???ckverfolgen und kann auf die Entwicklung neuartiger Lernarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Belief Networks (DBN) zur???ckgef???hrt werden, wobei bis heute erhebliche Fortschritte erzielt und neue Methoden wie Generative Adversarial Networks (GAN) vorgeschlagen worden sind. Gegenw???rtig werden ANN-basierte Modelle in verschiedenen technischen Anwendungen weit verbreitet.
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