Нейроинформатика

Нейро информатика является филиалом информатики и нейробиологии , которая занимается обработкой информации в нейронных системах , которые применяются к ним в технических системах. Нейроинформатика - это сильно междисциплинарная область исследований на стыке исследований ИИ и когнитивной науки . Подобно нейронному ИИ, нейроинформатика изучает внутреннюю работу мозга. Его рабочий метод исследуется путем моделирования его основных строительных блоков, нейронов и синапсов , а также их взаимосвязи.

Нейроинформатика - это смежная область вычислительной нейробиологии , которая как раздел нейробиологии занимается пониманием биологических нейронных систем с использованием математических моделей. Его также следует отличать от дисциплины, известной в англоязычном мире как нейроинформатика , которая занимается организацией нейробиологических данных с использованием компьютерных методов.

Подразделы нейроинформатики

Нервные методы в основном используются , когда дело доходит до извлечения информации из плохих или зашумленных данных, но алгоритмы , которые адаптируются к новым ситуациям, т.е. узнать , являются типичной нейроинформатикой. Основное различие делается между обучением с учителем и обучением без учителя , компромиссом между этими двумя методами является обучение с подкреплением . Ассоциативные воспоминания - это особое приложение нейронных методов, поэтому они часто становятся предметом исследований в нейроинформатике. Многие приложения для искусственных нейронных сетей также можно найти в распознавании образов и особенно в понимании изображений .

Университеты

Нейроинформатика - относительно молодая и небольшая часть компьютерных наук, но институты, кафедры или рабочие группы по нейроинформатике можно найти во многих университетах .

Биологические основы нейронных сетей

Дендритные ветви двух нейронов, каждый из которых имеет аксон, выходящий из тела клетки.

Нервные клетки находятся в организме всех тканевых животных и считаются основными функциональными единицами их нервной системы . Типичный нейрон состоит из трех частей:

В головном мозге тела нервных клеток в основном серо-коричневые - в виде скоплений перикариев в подобном месте, также называемом ядрами, - образуют так называемое серое вещество , а более светлые миелинизированные отростки нервных клеток - в виде пучков волокон аксонов с аналогичным ходом, также называемых проводящими путями, - так называемое белое вещество . Дендритные деревья расположены по соседству с разной степенью ветвления и поэтому не образуют макроскопически заметного вида.

Нейроны связаны синапсами в точках, где возбуждение передается от одного нейрона к другому . Электрический сигнал редко передается напрямую, но в основном передается через синаптический промежуток 20–30  нм с помощью нейротрансмиттера . В таких химических синапсах различают возбуждающие и тормозящие, тормозящие синапсы на основе реакции нижестоящей ( постсинаптической ) клетки . В нервной клетке изменения мембранного потенциала (постсинаптические потенциалы), вызванные различными синапсами, суммируются по телу клетки и смещаются относительно холма аксона. Будет ли принимать определенный порог превышен, один в нейрон потенциал действия , который через аксон срабатывающие пересылаются есть.

Моделирование нейронных сетей

Есть много различных моделей для нейронных сетей в модель. Один из подходов - соединить несколько искусственных нейронов в сеть. В зависимости от вопроса эти нейроны могут быть по-разному ориентированы на биологические условия. Но есть и много других типов искусственных нейронных сетей:

Сети с учителем
Сети с конкуренцией
Сети с обратной связью

литература

  • Рассел Бил, Том Джексон: нейронные вычисления. Введение. Адам Хилгер, Бристоль и др. 1990, ISBN 0-85274-262-2 .
  • Саймон Хайкин : Нейронные сети. Комплексный фундамент. 2-е издание. Прентис Холл, Верхняя река Сэдл, штат Нью-Джерси, 1999 г., ISBN 0-13-273350-1 .
  • Джон Герц, Андерс Крог, Ричард Г. Палмер: Введение в теорию нейронных вычислений (= Исследования Института Санта-Фе по наукам о сложности. Примечания к лекции. 1). Эддисон-Уэсли, Редвуд-Сити, Калифорния и др., 1991, ISBN 0-201-51560-1 .
  • Кристоф Кох : Биофизика вычислений. Обработка информации в отдельных нейронах. Oxford University Press, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 1999, ISBN 0-19-976055-1 .
  • Буркхард Ленце: Введение в математику нейронных сетей. Издание 3-е, переработанное и исправленное. Логотипы, Берлин 2009 г., ISBN 978-3-89722-021-8 .
  • Рауль Рохас : Теория нейронных сетей. Систематическое введение. 4-е, исправленная перепечатка. Springer, Berlin et al., 1996, ISBN 3-540-56353-9 ( онлайн-версия на английском языке ).
  • Филип Д. Вассерман: Передовые методы нейронных вычислений. Ван Ностранд Рейнхольд, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 1993, ISBN 0-442-00461-3 .
  • Андреас Зелл: Моделирование нейронных сетей. Аддисон-Уэсли, Бонн и др., 1994, ISBN 3-89319-554-8 (одновременно: Штутгарт, Университет, статья о хабилитации, 1994).
  • Питер-Майкл Зиглер: IBM хочет воссоздать мозг . горячей. 2008. Проверено 2 апреля 2014 года.

веб ссылки

  • Примеры : HTW Dresden - много студенческих работ по разным темам.