Parameter und Gewichte
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 4
Neueste datierte Quelle: 2025-03-27
Mindestens eine Quelle wurde innerhalb des 18-Monats-Zeitraums veröffentlicht.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Die beim Training gelernten Zahlenwerte, die beeinflussen, wie ein Modell Eingaben verarbeitet. [1] [2]
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Grenzen und Unterschiede
Alle Zahlen aufzulisten liefert keine verständliche Erklärung für jede Antwort. Die Interpretierbarkeitsforschung versucht, interne Berechnungen mit dem Verhalten zu verbinden. [4]
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Ausführlicher erklärt
In einem neuronalen Netz steuern Gewichte, wie stark Werte in spätere Berechnungen einfließen. Bias-Werte sind eine weitere Art von Parametern: Zahlenwerte, die addiert werden. Zusammen bestimmen die Parameter mit, welche Ausgabe das Netz erzeugt. [1]
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Wie das zur Karte passt
Hilfreich, wenn eine Modellbeschreibung eine Parameterzahl nennt oder das Ändern von Gewichten behandelt. [3]
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. Neural networks: Nodes and hidden layers
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Die Erklärungen zu verbundenen Schichten, numerischen Gewichten, Bias-Werten und Berechnungen wurden gelesen. Die eingebetteten Übungen wurden nicht ausgeführt. Verwendet für den mathematischen Aufbau, nicht für die Behauptung, ein künstliches Netz bilde ein menschliches Gehirn nach.
2. Linear regression: Gradient descent
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Die Erklärung zu wiederholter Vorhersage, Verlust und Parameteranpassung wurde gelesen. Die Garantien der Seite für konvexe lineare Regression werden hier nicht auf das Training neuronaler Netze übertragen. Das Aktualisierungsdatum folgt der Seite; die Erstveröffentlichung ist nicht angegeben.
3. Models
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Einige Veröffentlichungsdaten fehlen. Die neueste datierte Quelle ist daher nicht unbedingt die neueste Quelle insgesamt.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Architektur, Gewichte, gespeicherte Modellstände sowie Laden und Speichern wurden gelesen. Verwendet zur Unterscheidung von Modellstruktur und gelernten Werten gegenüber der umgebenden Anwendung. Beispielcode wurde gelesen, nicht ausgeführt; das Veröffentlichungsdatum der aktuellen Seite ist nicht angegeben.
4. Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2025-03-27
Mindestens eine Quelle wurde innerhalb des 18-Monats-Zeitraums veröffentlicht.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Einleitung, Methodenüberblick und Einschränkungen wurden gelesen, darunter Rekonstruktionsfehler, komplexe Graphen, globale Schaltkreise und die Genauigkeit der mechanistischen Erklärung. Die Ersatzmodell-Analysen der Autoren zeigen ausgewählte Mechanismen; sie erklären nicht das gesamte Verhalten vollständig. Spätere Forschung zur Nachverfolgung von Aufmerksamkeit wird daneben zitiert, damit die hier fehlende Aufmerksamkeitserfassung nicht als dauerhafte Grenze des gesamten Forschungsfelds erscheint.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten