Selbstorganisation in neuronalen Netzen

Wissen, Wahrnehmen und Erkennen sind sehr verwandte kognitive Leistungen. In vielen Fällen erfordern Wahrnehmung und Erkennen ein bereits vorhandenes Wissen, welches im Langzeitgedächtnis gespeichert ist und zu großen Teilen aus vergangener Wahrnehmung resultiert. Nur ein sehr geringer Anteil aller Sinnesreize wird überhaupt bewußt wahrgenommen, und allenfalls ein Bruchteil davon wird im Langzeitgedächtnis gespeichert. Das erlernte Wissen besteht zu einem großen Teil in der Abbildung wiederkehrender, zeitlicher Koinzidenz der Sinnesreize auf die neuronale Netztopologie (Hebb-Regel). Dabei werden auch andere, wie zum Beispiel räumliche Muster erlernt, da zeitliche und räumliche Muster in einer hochstrukturierten Umwelt stark miteinander korreliert sind. Vieles spricht dafür, daß Erkennen der Umwelt im wesentlichen Mustererkennung in Form einer Reflexion von Strukturen darstellt und in einer unstrukturierten Welt gar nicht möglich wäre.

In diesem Vortrag werden neuronale Mechanismen selbstorganisierten Lernens vorgestellt und der Zusammenhang zwischen Mustererkennung und Musterbildung illustriert.

Zuzuordnen in die Fachbereiche: Mathematische Biologie, theoretische Neurowissenschaft

Mathematische Voraussetzungen: Nicht-lineare Dynamik

Literatur:

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Last modified: Wed Nov 12 20:33:52 CET 2005