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Spikende Neuronale Netze

Spikende Neuronale Netze . Proseminar Technische Informatik SS 2002 Dominik Brugger. Übersicht. Übersicht. Einleitung/Motivation Codierungsstrategien Mathematische Modelle Anwendungsbeispiel Ergebnisse/Zusammenfassung. Einleitung/Motivation.

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Spikende Neuronale Netze

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Presentation Transcript

  1. Spikende Neuronale Netze Proseminar Technische Informatik SS 2002 Dominik Brugger

  2. Übersicht Übersicht • Einleitung/Motivation • Codierungsstrategien • Mathematische Modelle • Anwendungsbeispiel • Ergebnisse/Zusammenfassung Proseminar - Technische Informatik

  3. Einleitung/Motivation Spikende Neuronale Netze (SNN) sind die 3. Generation von Neuronalen Netzwerkmodellen. • 1. Generation: • Aktivierungsfunktion: Schwellenwertfunktion • Beispiel: binäres Perzeptron Einleitung/Motivation • 2. Generation: • Aktivierungsfunktion:sigmoid/linear gesättigt • Ausgabe: kontinuierlich, reele Zahl • Beispiel: Backprop, Feedforward Netze, SOM • SNN: • Aktivierung: zeitabhängig; ergibt sich aus der Integration von Spikes • Ausgabe: Zeitpunkte der Spikes Proseminar - Technische Informatik

  4. Einleitung/Motivation Was ist ein Spike ? Einleitung/Motivation Spike = Aktionspotential (AP) Ein Spike/AP wird genau dann ausgelöst, falls das graduierte synaptische Potential größer als der Schwellenwert des Neurons ist. Proseminar - Technische Informatik

  5. Einleitung/Motivation Biologisches Beispiel: Richtungshören bei der Schleiereule: Einleitung/Motivation „Winner takes all“ Geräuschquelle Proseminar - Technische Informatik

  6. Einleitung/Motivation Biologisches Beispiel: Richtungshören bei der Schleiereule: Einleitung/Motivation „Winner takes all“ Geräuschquelle Proseminar - Technische Informatik

  7. Einleitung/Motivation Vorteile von SNN: • größere Berechnungsstärke • können Netzwerkmodelle der 2. Generation simulieren • benötigen weniger Neuronen Nachteile: • höherer Rechenaufwand • für praktischen Einsatz aufgrund fehlender Lernverfahren bislang ungeeignet Einleitung/Motivation Proseminar - Technische Informatik

  8. Codierungsstrategien 1. Frequenzcodierung: Codierungsstrategien 2. Delaycodierung: Proseminar - Technische Informatik

  9. Codierungsstrategien 3. Phasencodierung: Codierungsstrategien Proseminar - Technische Informatik

  10. Mathematische Modelle Arten von mathematischen Modellen: • Threshold/Fire-Modelle: • Spike-Response Modell (SRM) • Integrate-And-Fire Modell • Conductance-Based Modelle: • Hodgkin-Huxley Modell • Compartmental Modell Was muß für das SRM modelliert werden ? • Postsynaptisches Potential • Refraktärzeit • Membranpotential des Neurons Genauigkeit Mathe-matische Modelle Proseminar - Technische Informatik

  11. Mathematische Modelle Postsynaptisches Potential/Refraktärzeit: Spike des Neurons q Mathe-matische Modelle e Präsynaptische Spikes w1 q w2 Proseminar - Technische Informatik

  12. Mathematische Modelle • Postsynaptisches Potential: • Refraktärzeit: • Membranpotential des Neurons: • Das Neuron „feuert“ falls folgende Bedingung erfüllt ist: Mathe-matische Modelle Proseminar - Technische Informatik

  13. Anwendungsbeispiel Problemstellung: Roboter soll möglichst weit in 40 Sek. fahren, ohne mit den Wänden der Arena zu kollidieren. Dabei wird der Startpunkt zufällig gewählt. Anwendungsbeispiel Proseminar - Technische Informatik

  14. Anwendungsbeispiel Aufbau des SNN: • Eingabe: Wert im Intervall [0,1] Wahrscheinlichkeit für einen Spike des sensorischen Neurons. 16 + 2 sensorische Neuronen 10 vollständig verbundene Neuronen von denen 4 als Motorneuronen dienen Anwendungsbeispiel • Ausgabe: Feuerrate eines Motorneurons Geschwindigkeit der Räder. Proseminar - Technische Informatik

  15. Anwendungsbeispiel • Lernen erfolgt durch setzen/löschen einer Verbindung und der Art eines Neurons (exzitatorisch/inhibitorisch) • „Training“ des Netzwerkes erfolgt durch einen genetischen Algorithmus: • Jedes Individuum entspricht einem SNN • Auswahl erfolgt über eine Fitnessfunktion • Mutation • Cross-Over Anwendungsbeispiel Proseminar - Technische Informatik

  16. Ergebnisse/Zusammenfassung • Es ist möglich mit SNN einen Controller für das vorgestellte Navigationsproblem zu entwickeln. • Der Controller benutzt Frequenzcodierung und keine Delay-Codierung, wahrscheinlich wegen der frequenzcodierten Ansteuerung der Räder. • Weitere technische Einsatzmöglichkeiten von SNN sind noch Teil der Forschung. • Eine weitere Möglichkeit SNN zu trainieren besteht seit kurzem durch den an das klassische Backpropagation angelehnten SpikeProp-Algorithmus. Ergebnisse/Zusammen-fassung Proseminar - Technische Informatik

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