Neuronales Netz

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Zeichnung der neuronalen Vernetzung im auditiven Cortex (Santiago Ramón y Cajal, 1898)
Schema einer einfachen neuronalen Vernetzung
mit Divergenz: ein Neuron gibt Signale an mehrere andere Neuronen weiter,
und Konvergenz: ein Neuron erhält Signale von mehreren anderen.

Ein neuronales Netz besteht aus einer Vielzahl miteinander über Synapsen vernetzter Neuronen, die innerhalb des Nervensystems einen funktionellen Zusammenhang bilden. Eine erste Darstellung[1] gab 1894 der österreichischer Physiologe Sigmund Exner in seinem Entwurf zu einer physiologischen Erklärung der psychischen Erscheinungen[2]. Üblicherweise verfügen neuronale Netze über eine Vielzahl von Eingängen und einen einzigen Ausgang. Durch ihre dynamische funktionelle und strukturelle neuronale Plastizität, durch die die synaptischen Verbindungen der Nervenzellen aktivitätsabhängig beständig umgebildet werden, sind neuronale Netze hochgradig lernfähig. Daneben findet zwischen Neuronen und Zellen der Neuroglia, insbesondere mit den Oligodendrozyten und Astrozyten, ein chemischer und elektrischer Austausch statt, der die Gewichtung der Signale verändern kann. Neuronale Netze folgen dadurch nicht fix vorgegebenen Regeln, sondern entwickeln eine eigenständige Art von neuronaler Intelligenz. Hervorstechend ist insbesondere ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu erkennen und zu speichern.

Der technische Nachbau neuronaler Netze durch künstliche neuronale Netze ist für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz von hervorragender Bedeutung.

Hebbsche Lernregel

1949 formulierte der kanadische Kognitionspsychologe Donald O. Hebb (1904-1985) in seinem Buch The Organization of Behavior die mittlerweile experimentell gut belegte grundlegende und einfachste neuronale Lernregel, die sog. Hebbsche Lernregel, die kurz gefasst besagt: „what fires together, wires together“, d.h. je öfter Neuronen gleichzeitig feuern, umso bevorzugter werden sie auch künftig durch Ausbildung entsprechender synaptischer Verbindungen miteinander aktiv werden. In künstlichen neuronalen Netzen wird sie durch die Gewichtsänderung des neuronalen Graphen abgebildet. Sie ist proportional zu der als passende Konstante gewählten Lernrate und zur Aktivitätsrate des Neuronsi und dem Output des mit ihm verbundenen Neuronsj, d.h.

Siehe auch

Literatur

  • Donald Olding Hebb: The organization of behavior. A neuropsychological theory. Erlbaum Books, Mahwah, N.J. 2002, ISBN 0-8058-4300-0
  • Manfred Spitzer: Geist im Netz. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg 1996, ISBN 3-8274-0109-7, S. 148–182
  • Norman Doidge, Jürgen Neubauer (Übers.): Neustart im Kopf: wie sich unser Gehirn selbst repariert. Campus-Verlag, Frankfurt am Main / New York 2008, ISBN 978-3-593-38534-1

Weblinks

Commons: Neural network - Weitere Bilder oder Audiodateien zum Thema
  1. Olaf Breidbach: Hirn, Hirnforschung. In: Werner E. Gerabek, Bernhard D. Haage, Gundolf Keil, Wolfgang Wegner (Hrsg.): Enzyklopädie Medizingeschichte. De Gruyter, Berlin/New York 2005, ISBN 3-11-015714-4, S. 600 f.; hier: S. 600 (und S. 1543).
  2. Sigmund Exner: Entwurf zu einer physiologischen Erklärung der psychischen Erscheinungen von Dr. Sigmund Exner: I. Theil, F. Deuticke, Leipzig Wien 1894