Was passiert im bzw. nahe des Zellkerns?
(man denke hierbei auch an den ZK des Künstl. Neur.)
- Integration /Summation (räumlich + zeitlich) der eingehenden dendritischen Potentiale
- Threshold als bei ca. -30mv?
- sobald Potentiale über Schwellwert, feuert das N. ein Aktionspotential oder Spike (das Neuron geht in den "on" Zustand über)
- AP wird auf chemischem (Kalium, Natrium) und/oder elektrischem Wege weitergeleitet
- Ruhezustand -70mV
Welche Ionen sind hauptsächlich beteiligt? Wie funkt. Erregungsübertragung? Was passiert an den Synapsen?
- Kalium (-) hemmend
- Natrium (+), erregend
- Chlorid
Potential an der (druchlässigen) Zelllmembran. Innen Kalium, aussen Natrium. Pumpe hält Konzentration aufrecht. Sobald Schwellwert überschritten, plötzliches Öffnen der Natrium Pforten)
- Weiterleitung (s.o.) Myelin ...
- Snaptischer Spalt, Vesikel (Acetylcholin etc... = Neurotransmitter) schwimmen 'rüber zum Neuron i+1, danach Acetycholinesterase, um "Übertragung" zu beenden
- exzitatorisch / inhibitorisch
Woraus bestehen die Dendriten?
- Rezeptoren f. bestimmte Neurotransmitter
- (KNN: denritisches Potential)
- Zellfasern, die elektro-chemische Reize weiterleiten
- (Dendritenbaum)
Wie kann man Neuronen modellieren?
- Hodgkin-Huxley
- Kontinuierliches Grundmodell
- (McCulloch Pitts)
- Perzeptron
Wie funkt. das kontinuierliche Grundmodell?
Tau * x^_j(t) = -x_j(t) + u_j(t) + Summe (c_ij * y_i(t - delta_ij)
Schwellwert und Aktionspotential werden durch eine Transfer bzw. Aktivierungsfunktion nachgebildet (Simulation des spiken):
y_j(t) = f(x_j(t))
Was hat es mit Tau auf sich?
- Zeitkonstante
- Erklärung über die Ableitung von x(t) mit Taylor (graphisch!)
=> Je kleiner Tau, desto größer die Steigung, desto schneller feuert die Zelle (!?)
Wird dieses Modell verwendet?
- In der Regel nicht (oder: nein!), kann nur analytisch gelöst werden, wenn u konst. und delta_ij = 0.
- Stattdessen diskretes GM
x^(t) = x(t+1) - x(t) / delta_t
diese Näherung einsetzen
x_j(t+delta_t) = (1-rho) * x_j(t) + rho * e_j(t)
Was sind weitere Vereinfachungen?
-> rho = 1, Erregung nur v.d. Eingabe abhängig
Wozu werden unüberwachte LV verwendet?
- Dimension reduzieren durch Clusterung
- Prototypen finden, der am besten passt (Gewinner)
-> Hauptachsen Transformation (Oja, Sanger)
Was bedeuten die Hauptachsen?
- Schwerpunkt bilden, Orientierung der größten Ausdehnung bzw. Standardabweichung ist die eine Hauptachse (1.), die andere ist orthogonal zur ersten.
Kohonenkarten, erklären Sie mal.
Überwachte LV, wozu?
Approximation, Klassifikation(, Zeitreihen)
Welche Transferfunktionen gibt es?
Heaviside, linear begrenzte, sigmoide, RBF
Wozu werden diese verwendet?
- Nachbildung von Spikes
- Aktivierung des Ausgangs
-> rbf -> RBF-Netze
-> sigmoid -> MLP-Netze
-> Sprungfkt. f. enf. Klassif. z.B. Perzeptron
Unterschied von RBF und MLP im Aufbau
- lokale Auswertung der Zwischenschicht-Neuronen möglich (MLP verteilt)
-> RBF -> rbf Neuronen (ZS) und lin. Neuronen (Ausgang)
-> MLP -> sigmoide Neuronen (ZS + Ausgang)
--> RBF typischerweise 1-Zwischenschicht (s.Haykin)
--> RBF (ZS: euklid.Norm) - MLP: Vektorprodukt
Wie ist MLP-Netz aufgebaut?
2-Schicht-Netz:
- Eingangsschicht (nur Weiterleitung)
- Gewichte w_ki
- Zwischenschicht (Integration + sigmoid)
- Gewichte w_ij
- Ausgangssschicht (Integration + sigmoid)
Wann RBF, wann MLP nutzen?
- RBF: parallele Verarbeitung (aufgr. lokaler Approx.)