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Neuronale Netze gewinnen mit dem Thema der Künstlichen Intelligenz immer mehr an Bedeutung

Ausgangspunkt des Vortrags von Prof. Dr. Beise ist die Tatsache, dass Neuronale Netze universelle Approximatoren sind: jede stetige Funktion kann beliebig genau approximiert werden.

Prof. Dr. Hans-Peter Beise (Angewandte Mathematik) untersuchte in seiner Antrittsvorlesung weitere Approximations­eigenschaften Neuronaler Netze. In seinem mathematischen Vortrag erläutert er neure Ergebnisse zu Approximationseigenschaften tiefer neuronaler Netze und analysiert gewisse Einschränkungen, die sich für schmale neuronale Netze ergeben.

Sein Fazit: Das mathematische Fundament zu neuronalen Netzen hat sich in den letzten Jahren immens entwickelt und die Approximationstheorie leistet hier ihren Beitrag. Dennoch lassen sich mit diesem Fundament die meisten Fragen in praktischen Anwendungen noch lange nicht zufriedenstellend analysieren.

Prof. Dr. Heinz Schmitz (Prodekan des Fachbereichs Informatik) und Prof. Dr. Hans-Peter Beise
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