Neuronen basteln

[HaWe]

die zeitliche Dimension wird bei mehr- oder vielschichtigen BP Netzen durch zusätzliche rückkoppelnde Neuron-Schichten modelliert (z.B. Jordan- oder Elman Netz).

Wird ein natürliches Neuron erregt, so werden dann auch nicht alle Vesikel mit Neurotransmittern in der Synapse seines Axons komplett geleert, sondern nur einige (und diese auch nur teilweise), wodurch die Neurotransmitter u.U. noch nicht in ausreichender Menge an die postsynaptischen Rezeptoren binden, und erst wiederholte Erregung(en) führt(en) dann zu einer so starken Neurotransmitter-Konzentration im synaptischen Spalt, sodass dann auch der Dendrit des nachgeschalteten Neurons erregt (depolarisiert) wird.

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PS
auch hier kommt noch eine weitere zeitliche Kompenente hinzu:
Die Neurotransmitter im synaptischen Spalt werden laufend wieder rückresorbiert oder enzymatisch inaktiviert, so dass nur sehr kurzfristige schnelle Wieder-Erregungen zu einer ansteigenden Neurotransmitter-Konzentration führen - ist die Zeit dazwischen zu lang, werden die Karten neu gemischt...

[Rumgucker]

Hallo HaWe,

mal ein zentrales "Danke"!

Dieses Forum wäre bzgl. der KI regelrecht entkernt, wenn Du nicht bei uns wärst.

Viele Grüße

Wolfgang

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Hallo stochri,

LTSpice kennt vermutlich jeder. Kostenloses Schaltungssimulationsprogramm, problemlos zu laden und extrem weit verbreitet.

Eigentlich müsste man damit auch unschwer KNN und Neuronen unterschiedlicher Technologie simulieren können. Ohne 555- und ST-Rumgelöte.

Gabs hier im Forum mal Arbeiten in dieser Richtung?

Das wär doch ne feine und höchst anschauliche Sache, finde ich.

Ich wär dabei. LTSpice und ich verstehen uns recht gut.

Viele Grüße

Wolfgang

[stochri]

Beim GI hab ich erkannt, dass die zeitliche Nähe eines Impulses an einer kurz vor dem Abfeuern stehenden hocherregten Zelle wichtig ist. So hat das Neuron eine Chance, sich an die Axone anzukoppeln, deren Impulse ihr bestmöglich "nützlich" sind.

Das wäre im Kapitel 2.6.8 "Synaptische Plastizität" unter dem genaueren Begriff "STDP Spike Time Dependent Plasticity" im Pulsneuronenbuch zu finden.

Ich finde aber, dass es heutzutage etwas zu viel KI-Hype gibt. Wenn man immer nur die Frage stellt, wie kann ich möglichst viel Intelligenz in meine Maschine bekommen, übersieht man möglicherweise grundlegende Zusammenhänge.
Die Entwicklung der Computer entstand mathematischen Überlegungen mit den Zahlen 0 und 1. Man hat dann Schaltungen wie UND, ODER, NICHT gebaute und dann später alles daraus folgende.
Man könnte die Frage ja auch abändern und fragen: Brauche ich zum Bau von Computern eigentlich diese Art von Mathematik und den dazu gehörigen Schaltungen? Kann ich vielleicht auch in die Natur schauen, dort sehe ich Neuronen und könnte ich damit einen Taschenrechner bauen? Was wäre, wenn zum Beginn der Computerentwicklung die heutigen Erkenntnisse zur Funktion der Neuronen bekannt gewesen wäre? Hätte sich dann die Computertechnologie völlig anders entwickelt? Was brächte es für Vorteile?

Wer sich für diese Art der Fragestellung und deren Auflösung interessiert, ist mit dem SNN-Pulsneuronenbuch richtig ( ich schreibe den Titel hier immer aus, weil die Forensoftware sonst immer auf Amazon auf irgend ein anderes Werk verlinkt ).

[Rumgucker]

Die Forensoftware hat meinen letzten Beitrag auf der Seite 1 noch ungefragt um einen Nachtrag erweitert, in dem ich die Frage stellte, ob wir nicht mal Neuronen bzw. kleine Netze mit LTSpice basteln wollen?

[HaWe]

für mich persönlich nicht interessant:
Ich bleibe vorerst bei C++ und den BP Netzen, künftig eher auf ESP32 und Raspi, und hier fehlt zum Training und zum Erkennen von Mustern ein leistungsfähiges Userinterface/Dashboard samt "echter" Inputs wie z.B. über eine USB-Cam.

[stochri]

Die Forensoftware hat meinen letzten Beitrag auf der Seite 1 noch ungefragt um einen Nachtrag erweitert, in dem ich die Frage stellte, ob wir nicht mal Neuronen bzw. kleine Netze mit LTSpice basteln wollen?

Ja, das Forum wird wohl über Werbeeinnahmen mit Links finanziert und so versucht es halt, überall einen Link zu setzen.
Was LtSpice betrifft: klar man die Neuronen auf ein Modellsymbol reduzieren. Das wird im B-u-c-h   auch so gemacht, weils ein wenig umständlich ist, immer die ganze Schaltung für jedes einzelne Neuron zu zeichnen.

[Rumgucker]

Hallo stochri,

die "archaischen" Quellen von LT-Spice können mehrdimensionale Polynome berechnen. Nichts anderes wird bei den KNN-Matrizenoperationen gerechnet. LTSpice müsste also Mustererkennung trainieren können.

Man kann aber auch das "Einlernen" einfach durch das Ziehen von Verbindungen durchführen, wenn man das ganze iterative Matrixrumgerechne umgehen will. Das geht in Spice natürlich viel eleganter als mit dem Lötkolben.

In Deiner Leseprobe kann ich kaum was entziffern. Aber Du sprachst von Timern und Triggern. Und offensichtlich hat der Autor damit irgendeine Kiste zusammengedröselt, die irgendwas tut. Auch das kann man mit Spice unschwer simulieren.

Ich halte LTSpice für geeignet, um damit KNN zu probieren. Ohne Programmierung und ohne Lötkolben und bei optimaler Überprüfbarkeit aller Signale.

Wie man das dann aufzeichnet und zu Modulen vereinigt, ist zweitrangig. Es geht einfach um ein kostenloses Lernsystem für KNN ganz unterschiedlicher Technologie. Ideal zum rumspielen und probieren. Eben "Neuronen basteln", wie im Thread angeregt.

So hatte ich mir das gedacht.

Viele Grüße

Wolfgang