Modelle der Plastizität (vgl. FB 90/92, 6.2.2.2 16)

Projektleitung und Mitarbeiter

Mittelgeber : Max-Planck-Forschungspreis; DAAD

Forschungsbericht : 1994-1996

Tel./ Fax.:

Projektbeschreibung

Bisherige Modelle der Plastizität in natürlichen und künstlichen Netzwerken gehen von der Existenz einer extremen (d. h. aus der Außenwelt stammenden) oder internen Rückmeldung (Feedback) oder der Extrapolation oder sonstigen Analyse von Eingabedaten (Bootstrapping) aus. Eine Gemeinsamkeit dieser Ansätze besteht darin, daß die plastischen Veränderungen also die Lernvorgänge direkt aus den Eingabedaten gewonnen werden. Wir haben experimentell nachgewiesen, daß diese Annahme für bestimmte Lernvorgänge im Gehirn nicht erfüllt sein kann und ein Modell entwickelt, das nicht auf externes oder internes Feedback angewiesen ist, sondern ,absteigende` Einflüsse höherer Verarbeitungsebene auf vorangehende Ebenen verwendet. Dabei wird Vorwissen über die Art der dargebotenen Wahrnehmungsgegenstände benutzt, um die Mustererkennungsoperation zu optimieren, wobei die exakte Kenntnis des Eingabevektors nicht erforderlich ist. Insofern stellt das Modell eine Erweiterung bestehender Netzwerk-Modelle dar.

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