[PLUS] Wissen: Deep Learning - Die Grundlagen für DLSS, Stable Diffusion oder ChatGPT
PCGH Plus: Die Möglichkeiten von Deep Learning erscheinen unendlich und es gibt unzählige Entwicklungen in diesem Bereich. Wir geben einen Überblick über Hintergründe und Funktionsweisen. Der Artikel stammt aus PC Games Hardware 06/2023.
Auf dieser Seite
- 1 Ein einfaches Beispiel
- 2 Das Fully Connected Net
- 3 Der automatische Fahrer
- 4 Maschinelle Bildbearbeitung
- 5 Größer statt kleiner
- 6 Reparieren und generieren
- 7 GANz gute Ergebnisse
- 8 Rechtliche Probleme
- 9 Grundlagen der Textverarbeitung
- 10 Textverarbeitung mit Gedächtnis
- 11 Transformer und Attention
- 12 Unbegrenzte Möglichkeiten
Blick in die Tiefe
In den letzten Monaten und Jahren wurden zahlreiche Tools vorgestellt, mit denen Computer selbstständig Probleme lösen können. Mit DLSS werden Bilder hochskaliert, Stable Diffusion erzeugt ansehnliche Gemälde und ChatGPT löst die Hausaufgaben. Dabei gibt es inzwischen Unmengen an Lösungsansätzen für die verschiedensten Aufgabenstellungen, zahlreiche Architekturen und Programme buhlen um Aufmerksamkeit. Im folgenden Artikel wollen wir deshalb einen Überblick über die Grundlagen für Deep Learning und einige Modelle und Konzepte geben, um dem Thema den Zauber zu nehmen.
Ein einfaches Beispiel
Für die Erklärung der Grundlagen nehmen wir zunächst ein deutlich leichteres Beispiel als die oben genannten Tools. Mit Deep Learning soll der Preis und Stromverbrauch eines Gaming-PCs eingeschätzt werden. Dabei gilt: Deep-Learning-Anwendungen brauchen immer Zahlen als Eingangswerte, die in ein Rechenmodell beziehungsweise Netzwerk gegeben werden. Dieses errechnet damit ein Ergebnis, das ebenso aus Zahlen besteht.
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Folgende Themen finden Sie im Artikel:
- Ein einfaches Beispiel: Stromverbrauch eines Gaming-PCs schätzen
- Das Fully Connected Net
- Der automatische Fahrer
- Maschinelle Bildbearbeitung
- Größer statt kleiner
- Reparieren und generieren
- GANz gute Ergebnisse
- Rechtliche Probleme
- Grundlagen der Textverarbeitung
- Textverarbeitung mit Gedächtnis
- Transformer und Attention
- Unbegrenzte Möglichkeiten
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