DeepLearningArchitekturen

DeepLearningArchitekturen bezeichnet die vielfältigen architektonischen Muster, die in tiefen neuronalen Netzen zur Mustererkennung und Repräsentationserzeugung verwendet werden. Sie reichen von einfachen feedforward-Netzen über spezialisierte Formen wie konvolutionale Netze (CNNs) und rekurrente Netze (RNNs) bis hin zu aufmerksamkeitsbasierten Modellen, graphbasierten Strukturen sowie generativen Architekturen. Die Wahl der Architektur hängt stark von der Art der Daten und der Aufgabenstellung ab.

Convolutional Neural Networks (CNNs) nutzen Faltungsschichten, um lokale Muster in Bild- oder Spielfelddaten zu erfassen. Sie erzeugen hierarchische Repräsentationen durch Tiefenstapel von Filtern, oft kombiniert mit Pooling. Typische Varianten wie ResNet, Inception oder U-Net ermöglichen tiefe Modelle, effiziente Merkmalsextration und semantische Segmentierung.

Recurrent Neural Networks (RNNs) und deren Gated Variants wie LSTM und GRU adressieren Sequenzdaten. Sie leiden jedoch unter Langzeitabhängigkeiten und Rechenaufwand. Transformer-Architekturen ersetzen teils rekurrente Strukturen durch self-attention, ermöglichen paralleles Training und haben sich in NLP, Übersetzung, Bildverarbeitung und multimodalen Aufgaben etabliert. Encoder-Decoder-Stacks und Pretraining mit großen Korpora sind gängige Muster.

Generative Architekturen umfassen Autoencoder und Variational Autoencoders (VAEs) zur Lernkompression und Datensynthese; Generative Adversarial Networks (GANs) für realistische Mustererzeugung; sowie Diffusion Models, die schrittweise Rauschen entfernen, um hochwertige Beispiele zu erzeugen. Anwendungen reichen von Bild- und Textgenerierung bis hin zu Datenerweiterung und Denoising.

Weitere Ansätze nutzen Graph Neural Networks (GNNs) für relational strukturierte Daten, Nachrichtenaustausch zwischen Knoten und graphbasierte Repräsentationen. Architekturdesign berücksichtigt Datenform, Aufgabenstellung, Rechenressourcen, Regularisierung, Transferlernen und Interpretierbarkeit. Die zeitnahe Entwicklung umfasst verteiltes Training, Quantisierung und effiziente Inferenz für Anwendungen im Edge-Computing.