Computing with Spiking Neurons

Abstract Spike Neuronen Netzwerke werden als die dritte Generation neuronaler Net ze bezeichnet. Sie sind ein noch relativ junges Modell, mit dem versucht wird, die Funktionsweise biologischer neuronaler Systeme nachzubilden. Mit dieser Arbeit soll die Mächtigkeit von Spike Neur onen untersucht werden. Dabei wird mit zwei verschiedenen Ansätzen vorgegangen, zum einen ein Vergleich mit klassischen neuronalen Netzen, zum anderen wird untersucht, auf welche Art und Weise grundsätzlich mit Spike Neuronen gearbeitet werden kann. Die Arbeit gliedert sich im Wesentlichen in zwei Teile. Im ersten Teil wird beleuchtet, wie mit einem einzelnen Neuron gearbeitet werden kann. Spike Neuronen werden mit Schwellwertgattern, sigmoiden Gattern und RBF-Einheiten verglichen. Schrittweise wird ein Modell auf B asis des Spike Response Models aufgestellt, mit dem analoger Input zu analogem Output verarbeitet werden kann. Dabei wird die Vorteilhaftigkeit der Berücksichtigung temporärer Vorgänge aufgezeigt. Im zweiten Teil wird untersucht, wie Informationen in Populationen von Neuronen kodiert werden können. Dabei wird weitgehend von der Funktionsweise eines ein zelnen Neurons abstrahiert. Themen sind schnelle analoge Verarbeitung, die Verarbeitung von temporalen Mustern und die Modellierung von Netzen, in denen Informationen gespeichert werden können. 2