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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.
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