Neuronale Netze

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Verknüpfung von Neuronen über Synapsen
neuritische und dendritische Aufzweigungen ihrer Zellfortsätze kennzeichnen die Gestalt von Neuronen, hier des auditiven Cortex (Zeichnung von Cajal, 1898)
Grundgerüst cortico-corticaler Assoziations- und Kommissurfasern im Konnektom-Modell der menschlichen Großhirnrinde
Neuronale Verknüpfungen im Nervensystem des Fadenwurms Caenorhabditis elegans: Netzwerk aller seiner rund 300 Nervenzellen

Zielsetzung[Bearbeiten]

Dieser Einführungskurs zu neuronalen Netzen startet bei dem biologischen Vorbild,

  • den biologischen neuronalen Netzen (BNN),
  • identifiert Besonderheiten der Informationsverarbeitung
  • überträgt diese Grundideen auf künstliche neuronales Netze (ANN Artitifial Neural Networks) als Computermodelle von BNN.

Aufgaben für Lernende[Bearbeiten]

Ein wesentliches Kennzeichen biologischer neuronaler Netze ist die Fähigkeit zu lernen.

  • Versuchen Sie zunächst einmal zu definieren, was der Begriff "Lernen" bzw. "Lernfähigkeit" für Sie bedeutet.
  • Suchen Sie nach Definitionen für Lernen und vergleichen Sie diese mit Ihrer eigenen Definition. Welche Aspekte finden Sie in Ihrer eigenen Definition und welche Aspekte haben Sie zusWürden Sie ätzlich gefunden.
  • Suchen Sie nach Definitionen für das "maschinelle Lernen". Welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede können Sie identifizieren.
  • Im Bereich des maschinellen Lernen verändert sich das Ein-Ausgabe-Verhalten dadurch, dass man ein Computermodell eines neuronalen Netzes mit Daten "füttert". Im Bereich der Mustererkennung (z.B. Handschrifterkennung von Zahlen) versucht man die Erkennungsrate von geschriebenen Zahlen zu verbessern bzw. Fehlerrate zu reduzieren. Wie lernen wir Menschen aus Fehlern ("machmal lernen wir daraus auch nicht") und wie kann diese Konzept auf eine Maschine übertragen.
    • Betrachten Sie einen Hochspringer beim Training und versuchen Sie zunächst einen Lernfortschritt mit einfachen mathematischen Mitteln zu beschreiben (z.B. Mittelwerte, deskriptive Statistik, ...)
    • Versuchen Sie ein einfaches maschinelles Lernprogramm in einer Tabellenkalkulation (z.B. LibreOffice Calc) zu erstellen, dass aus den Daten des Hochspringers lernt und möglichst gut vorhersagen kann, ob ein Hochspringer eine bestimmte aufgelegte Höhe überspringen kann bzw. diese Höhe nicht überspringt.
    • Welche Aspekte von maschinellem Lernen ist in diesem vereinfachten Modell bereits enthalten, welche Aspekte fehlen bzgl. der von Ihnen gefundenen Definitionen von Lernen bzw. maschinellem Lernen?

Lerneinheiten[Bearbeiten]

Siehe auch[Bearbeiten]