Holdings: Theorie neuronaler Adaption

Theorie neuronaler Adaption:

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Bibliographic Details
Main Author:	Carmesin, Hans-Otto (Author)
Format:	Thesis Book
Language:	German
Published:	Berlin Köster 1994
Edition:	1. Aufl.
Series:	Wissenschaftliche Schriftenreihe Physik 29
Subjects:	Neuroplasticity Nervensystem Neuronales Netz Anpassung Hochschulschrift
Online Access:	Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	250 S. graph. Darst.
ISBN:	3895740209

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 9 2 GRUNDZUEGE DER THEORIE DER NERVENNETZWERKE 17 2.1 NEURONNETZWERKE ALS MODELLE DES NERVENSYSTEMS . 17 2.1.1 IDEE NEURONALER NETZWERKE . 17 2.2 ZUSTAND EINER LEBENDEN ZELLE . 17 2.2.1 IDEE ZWEIWERTIGER SCHALTBARER NEURONEN . 18 2.3 AUSBREITUNG VON MEMBRANPOTENTIALEN IN EINER LEBENDEN ZELLE . 19 2.3.1 IDEE RAEUMLICH UNBEGRENZTER SIGNALAUSBREITUNG . 20 2.4 EFFIZIENZ EINER SYNAPSE . 20 2.4.1 IDEE DER SYNAPTISCHEN SIGNALUEBERTRAGUNG . 21 2.5 NETZWERKMODELLE DURCH BEWEGUNGSGLEICHUNGEN . 22 2.5.1 NEURONENDYNAMIK . 22 2.5.2 KOPPLUNGSDYNAMIK . 23 2.5.3 HINREICHENDE CHARAKTERISIERUNG NEURONALER NETZWERKE . 23 2.6 DARSTELLUNGSSATZ DER MULTILINEAREN KOPPLUNGEN . 24 2.6.1 IDEE EINER MODELLIERUNG DURCH MULTILINEARE KOPPLUNGEN . 25 3 GRUNDZUEGE DER THEORIE NEURONALER NETZWERKE 27 3.1 NETZWERK IM WEITEREN SINNE . 27 3.1.1 AUSSENWELTREGEL UND AUSSENWELTDYNAMIK . 28 3.1.2 INSTRUMENTELLE DYNAMIK . 29 3.1.3 TEILSYSTEME . 29 3.1.4 NETZWERKE STELLEN ENDLICHE AUTOMATEN DAR . 30 3.1.5 NETZWERKE STELLEN BELIEBIGE TURING MASCHINEN DAR . 31 3.2 EINFACHE VORWAERTSGERICHTETE NETZWERKE . 31 3.2.1 PERZEPTRON NETZWERKE . 32 3.2.2 ANALYSE DER PERZEPTRON NETZWERKE . 32 3.2.3 MULTILINEARER PERZEPTRON LERNALGORITHMUS . 34 3.2.4 KONVERGENZSATZ . 35 3.2.5 IDEE DER AUFMERKSAMKEIT BEI FEHLERN . 35 3.3 BACK PROPAGATION . 35 3.3.1 IDEE DER FEHLERVERMINDERUNG DURCH GRADIENTENABSTIEG . 36 3.3.2 KONVERGENZSATZ . 36 3.4 GENETISCHE ALGORITHMEN . 36 3.4.1 IDEE DER SUCHE GEWUENSCHTER NETZWERKE AUF BELIEBIGE WEISE . 37 3.4.2 IDEE DER ADAPTION AN MOEGLICHKEITEN MECHANISCHER STABILITAET . 38 3.5 KOPPLUNGEN PER SUPERPOSITION: TYP HEBB REGEL . 39 3.5.1 KORRELATIONS REGEL . 39 3.5.2 IDEE DES UNERHEBLICHEN CROSSTALK . 40 3.5.3 HOPFIELD MODELL . 40 3.6 KOHONEN NETZWERKE . 43 6 INHALTSVERZEICHNIS 3.6.1 IDEE DER ERFASSUNG GEOMETRISCHER RELATIONEN DURCH NETZWERKE . 44 3.7 KARTESISCHE MULTILINEARE KOORDINATEN . 44 3.8 VOLLSTAENDIGES FUNKTIONENSYSTEM . 46 4 PHAENOMENE ZUR ADAPTION 47 4.1 ENTWICKLUNG & PLASTIZITAET DES NERVENSYSTEMS . 47 4.1.1 NEUROGENESE . 48 4.1.2 ZIELFINDUNG DER AXONE . 48 4.1.3 SYNAPTOGENESE . 49 4.1.4 MECHANISMEN DER PLASTIZITAET . 50 4.2 SENSOR MOTOR ADAPTION . 51 4.2.1 NICHTASSOZIATIV: HABITUATION UND SENSITIVIERUNG . 51 4.2.2 ASSOZIATIV: KONDITIONIERUNG, AVERSIVES & KOMPLEXES LERNEN . 51 4.3 SENSOR INNEN ADAPTION . 54 4.4 INNEN INNEN ADAPTION . 54 4.5 INNEN MOTOR ADAPTION . 54 5 GRUNDZUEGE DER THEORIE NEURONALER ADAPTION 55 5.1 PLASTIZITAETS STABILITAETS DILEMMA . 55 5.2 LAW OF EFFECT ALIAS REINFORCEMENT . 56 5.2.1 EIN EXPERIMENT . 56 5.2.2 LAW OF EFFECT . 57 5.2.3 MODELL ZUR ADAPTION . 57 5.3 STATISTISCHE DYNAMIK DES MODELLS ZUR ADAPTION . 59 5.3.1 AUSBLICK FUER DIE THEORIEBILDUNG . 59 5.3.2 DARSTELLUNGSSAETZE ZUR ADAPTION . 61 5.4 KONVERGENZ UND ERGODIZITAET GENERIERTER ZUSTAENDE . 63 5.4.1 STATIONAERE WAHRSCHEINLICHKEITSZUORDNUNG GENERIERTER ZUSTAENDE . 63 5.4.2 ERGODIZITAET . 66 5.5 VEKTORANALYSIS DER ADAPTION . 67 5.5.1 VERAENDERUNGSFELD . 67 5.5.2 ANALYSE DES VERAENDERUNGSFELDES . 68 5.5.3 DIFFERENTIALGLEICHUNG FUER GENERIERTE ZUSTAENDE . 69 5.6 KLASSIFIKATION GENERIERTER ZUSTAENDE . 69 5.6.1 TATSAECHLICHE TRAJEKTORIEN . 69 5.6.2 FIXPUNKT IM RAUM DER VERALLGEMEINERTEN ZUSTAENDE . 70 5.6.3 BAHNEN IM RAUM DER VERALLGEMEINERTEN ZUSTAENDE . 70 5.6.4 ERFOLGREICHE KOPPLUNGSZUSTAENDE . 70 5.7 GLEICHES ERGEBNIS FUER MODELLVARIANTEN . 71 5.7.1 MODELLVARIANTE ZUM ABKLINGTERM . 71 5.7.2 MODELLVARIANTE ZUR URSPRUENGLICHEN HEBB REGEL . 71 5.7.3 MODELLVARIANTE ZUR AUFMERKSAMKEIT . 71 5.7.4 BESONDERS EINFACHE MODELLVARIANTE . 72 5.7.5 MODELLVARIANTE ZUR SELBSTORGANISATION INNERER FREIHEITSGRADE . 73 5.8 ADIABATISCHE NAEHERUNG . 74 5.8.1 IDEE SCHNELLER NEURONEN UND LANGSAMER KOPPLUNGEN . 74 5.8.2 FIXPUNKTSATZ . 76 5.8.3 POTENTIALFELDSAETZE . 77 5.8.4 FIXPUNKTE UND STABILITAET . 79 INHALTSVERZEICHNIS 7 6 MODELLIERUNG EMPIRISCHER BEFUNDE 81 6.1 EIN BESONDERS EINFACHES ADAPTIONSMODELL . 81 6.1.1 IDEE ENTFERNTER ASSOZIATION VIA SPONTANE SYMMETRIEBRECHUNG . 82 6.2 TRANSITIVES SCHLIESSEN . 83 6.2.1 DAS EXPERIMENT . 83 6.2.2 ANALYSE DER AUFGABEN . 83 6.2.3 NETZWERKMODELL MIT KOMPLEXITAETSMINIMIERUNG . 84 6.2.4 EINE TURING MASCHINE . 86 6.2.5 NETZWERKMODELL MIT HEBB REGEL . 90 6.2.6 FAZIT: SCHLUSSFOLGERN NACH ADAPTION . 95 6.2.7 IDEE DER UMSTRUKTURIERUNG OHNE PERMANENTE STIMULATION . 95 6.2.8 DISKUSSION . 96 6.3 WAHRNEHMUNG VON BEWEGUNG . 97 6.3.1 MODELLIERTE EXPERIMENTE . 99 6.3.2 IDEE: INNERE NEURONEN MODELLIEREN ENDOGENE HIRNPOTENTIALE . 99 6.3.3 IDEE NICHTLINEARER TERME IN BEWEGUNGSGLEICHUNGEN . 99 6.3.4 ANALYSE . 102 6.4 WAHRNEHMUNG . 106 6.4.1 EIN BESONDERS EINFACHES NETZWERKMODELL ZUR WAHRNEHMUNG . 107 6.4.2 UNTERSUCHUNG DES NETZWERKMODELLES ZUR WAHRNEHMUNG . 107 6.4.3 DISAMBIGUIERUNG . 108 6.4.4 MODELLIERUNG VON P300 EEG SIGNALEN . 108 6.4.5 KRITISCHE TEMPERATUR . 110 6.4.6 SCHNELLE KOPPLUNGEN DURCH TEILNETZWERKE . 112 6.4.7 VEREINFACHTES MODELL . 115 6.4.8 FAZIT: WAHRNEHMUNG DURCH KOPPLUNGSDYNAMIK . 116 6.4.9 DISKUSSION . 116 6.5 TOPOLOGISCHE ORDNUNG . 117 6.5.1 NETZWERKMODELL . 119 6.5.2 BILDUNG EINER TOPOLOGIEERHALTENDEN ABBILDUNG . 120 6.5.3 VERALLGEMEINERUNG . 124 6.5.4 FAZIT: GLOBALE ORDNUNG DURCH VOELLIG LOKALE DYNAMIK . 125 6.5.5 BEDINGUNGEN FUER DIE ENTSTEHUNG TOPOLOGISCHER ORDNUNG . 126 6.5.6 DISKUSSION . 128 6.6 RETINOTOPIE, OKULARDOMINANZ, ORIENTIERUNGSPRAEFERENZ . 129 6.6.1 NETZWERKMODELL . 132 6.6.2 POTENTIAL . 134 6.6.3 ZUORDNUNG . 137 6.6.4 RESULTIERENDES EXTREMALPRINZIP . 137 6.6.5 LOKAL OPTIMALE ANORDNUNGEN . 139 6.6.6 PRAESYNAPTISCHE ON CENTER NEURONEN . 148 6.6.7 RESULTIERENDE ORDNUNGSPARAMETER . 154 6.6.8 ZUR GLOBALEN ORDNUNG . 156 6.6.9 DISKUSSION . 157 6.6.10 FAZIT: ORIENTIERUNGSPRAEFERENZ DURCH EFFEKTIVE REPULSIVE WECHSELWIRKUNG . 159 6.7 LERNEN VON ELEKTROSTATIK . 160 6.7.1 EIN BESONDERS EINFACHES EXPERIMENT . 162 6.7.2 NETZWERKMODELL . 162 6.7.3 ANALYSE DES NETZWERKMODELLS . 164 6.7.4 DISKUSSION . 166 6.7.5 FAZIT: ERKENNUNG ABSTRAKTER SACHVERHALTE DURCH ADAPTION . 167 6.8 LERNEN DES ZAEHLENS . 168 8 INHALTSVERZEICHNIS 6.8.1 ADAPTIONSMODELLE MIT MONADISCHER ZAHLDARSTELLUNG . 168 6.8.2 ZWEI ADAPTIONSMODELLE MIT SPEICHERMEDIUM . 169 6.8.3 ADAPTIONSMODELL OHNE SPEICHERMEDIUM . 170 6.8.4 DISKUSSION DER MODELLIERUNGSERGEBNISSE . 174 6.8.5 MODELL ZUR SKEPTISCHEN LOESUNG DES WITTGENSTEINSCHEN PARADOXONS . 176 6.8.6 FAZIT: ADAPTION AN EINE UNBEGRENZTE STRUKTUR . 177 6.9 WEITERE ANWENDUNGEN . 178 7 GRUNDZUEGE EINER KORRESPONDENZTHEORIE 179 7.1 KORRESPONDENZ BEI AUFGABEN . 181 7.2 ALLGEMEINE RAHMENBEDINGUNGEN . 183 7.2.1 INNERE FREIHEITSGRADE . 183 7.2.2 IRREDUZIBILITAET INNERER FREIHEITSGRADE . 183 7.2.3 FAZIT: KORRESPONDENZ VON FREIHEITSGRADEN DURCH ADAPTION . 184 7.3 KONVERGENZSATZ FUER INNERE RUECKKOPPLUNG . 185 7.3.1 IDEE DER ADAPTION VIA KURZE DIMENSIONSERHOEHUNG . 185 7.3.2 SPEZIFIKATION DER LERNSITUATION . 186 7.3.3 LERNALGORITHMUS FUER INNERE RUECKKOPPLUNG . 188 7.3.4 KONVERGENZSATZ . 190 7.3.5 OPTIMALE KORRESPONDENZ VIA KURZE DIMENSIONSERHOEHUNG . 194 7.3.6 DISKUSSION . 195 7.3.7 GESAMTFAZIT: ADAPTIONEN BEI INNERER RUECKKOPPLUNG . 196 8 REGULATIONSMECHANISMEN NEURONALER ADAPTION 199 9 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 201 9.1 DARSTELLUNGEN DURCH NETZWERKE . 201 9.2 LERNALGORITHMEN UND KOORDINATENSYSTEME FUER NETZWERKE . 202 9.3 ADAPTION AN MOEGLICHKEITEN MECHANISCHER STABILITAET . 202 9.4 PHAENOMENOLOGIE ZUR ADAPTION . 203 9.5 ADAPTIONSMODELL . 203 9.6 BEOBACHTUNGEN, MIT DEM ADAPTIONSMODELL UNTERSUCHT . 205 9.7 KORRESPONDENZSTUDIEN . 209 9.8 AUSBLICK . 211 10 ANHAENGE 21S 10.1 BEWEISE ZUM MULTILINEAREN PERZEPTRON . 215 10.2 BEWEIS ZUM BACK - PROPAGATION - LERNALGORITHMUS . 216 10.3 KARTESISCHE MULTILINEARE KOORDINATEN FUER N, . 217 10.4 BEWEIS DES POTENTIALFELDSATZES ZUR 5. MODELLVARIANTE . 219 10.5 VEKTORANALYSIS ZUM TRANSITIVEN SCHLIESSEN . 221 10.6 FEINDIAGNOSE ZUM TRANSITIVEN SCHLIESSEN . 226 10.7 BEWEISE ZUM WAHRNEHMUNGSMODELL . 232 10.8 KLASSISCHE KONDITIONIERUNG . 235 10.9 ERKLAERUNG VON UNEINHEITLICH VERWENDETEN WORTEN . 236 10.9.1 ADAPTION, ADAPTATION, ASSIMILATION, AKKOMMODATION, ANPASSUNG . 236 10.9.2 WAHRSCHEINLICHKEIT UND VERTEILUNG . 237 LO.LOVERWENDETE NOTATIONEN . 238 10.10-LVERWENDETE UEBLICHE NOTATIONEN . 238 10.10.2UNUEBLICHE NOTATIONEN . 240
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