Diskussion:Künstliches Neuron

message: Hallo!
Ohne über den bisherigen ausführlichen Inhalt zu meckern möchte ich darauf hinweisen, dass seit Ende der Neunziger Jahre eine neue Generation (sogenannte 3. Generation) von Neuronalen Netzwerken in den Fokus der Wissenschaft geraten ist. Ganz unabhängig erstmal von den Lernverfahren, werden dort die Neuronen ihrem zeitinvariantem Verhalten enthoben und die echten biologischen Systeme nachempfunden, indem nicht mehr die Frequenz des Feuerns von Neuronen am Axonhügel in eine analoge Größe umgerechnet wird, sondern die Spikes in den entsprechenden Frequenzen tatsächlich simuliert werden. In dem Zusammenhang werden auch die Zeiten für die Informationsweiterleitung zwischen Neuronen und auch innerhalb eines Neurons mit simuliert. Ebenso, und das ist das wirklich wesentliche daran, der zeitliche Verlauf des elektrostatischen Potentials über der Membran des Neurons. Dadurch ergibt sich ein völlig verändertes Verhalten, als bei der bloßen zeitinvarianten Summierung eintreffender und gewichteter Werte vorangelagerter Neuronen. 
Wie sich gezeigt hat, ist der qualitative Unterschied zwischen der zweiten und dritten Generation in der Annäherung an die tatsächlichen Zusammenhänge in biologischen Systemen so groß, dass heute nur noch mit der dritten Generation geforscht wird.
Die zweite Generation, wie sie momentan im Artikel geschildert wird, ist deswegen nicht vergessen und wird weiterhin in Mustererkennungen angewendet.
Wenn für einen rührigen Autor genügend Zeit ist, würde ich empfehlen, den Artikel dahingehend zu erweitern und den allgemeinen Teil noch mehr zu verallgemeinern.
Zur weiteren Recherche: Das momentan in der Wissenschaft bestimmende Stichwort ist "Spiking Neural Network (SNN)". Die englische Wikipedia hat hier schon einen Artikel zu diesen Netzen und Neuronen. Seit der Forschung mit SNN wird in der Literatur auch durchgängig von den drei Generationen gesprochen. Man kann also den Artikel auch sinnvoll nach diesen Generationen gliedern.
PS: Bin gespannt, ob man noch eine vierte Generation entwickeln wird, die sich von der Dritten grundlegend unterscheidet. Das Neuron ist jetzt in seiner vorwärtsgerichteten Informationsverarbeitung recht gut modelliert. Was in der Biologie noch völlig unzureichend erforscht ist, ist das Lernvermögen. Ob man das langfristig in der Wirkung auf bloße Wichtungsparameter reduzieren kann, bezweifle ich. Meine Vermutung: In der 4. Generation wird die räumliche Anordnung und das Wachstum mit berücksichtigt. Und wenn das geklärt ist... geht es um die komplexe Signalverarbeitung: Wie verortet das Netzwerk Schallquellen?...Wieso empfindet das Gehirn sehr selektiv Frequenzen (vor allem als Gemisch mit Oberwellen / Stichwort "Klangempfinden"), ohne über einen Fourier-Analysen-Präprozessor zu verfügen?... Und wie kann das (menschliche) Gehirn eigene Fragestellungen reflektieren und analysieren, ohne in den Betrachtungsebenen durcheinander zu geraten...
Wird schon recht spannend, die nächste Zeit!
--Frank Herbrand 23:52, 11. Nov. 2009 (CET)
thread_title:  Aktualität 

message: Ich habe das Beispiel erst nach längerem Überlegen nachvollziehen können, es sollte so verbesert werden, dass auch normale Benutzer es auf Anhieb verstehen können. Es ist zu umständlich beschrieben, besonders weil w0 als Gewicht und als Schwellenwert auftritt. Ich habe mir folgende Fragen gestellt:
Warum hat das Neuron im Beispiel drei Eingänge x0, x1, x2, obwohl für die Konjunktion nur zwei Eingänge gebraucht werden? (Siehe Tabelle "Wertetabelle der logischen Konjunktion").
Der Schwellenwert soll wohl w0, also -1 sein. Wenn x0 die konstante Ausgabe −1 übernimmt, warum ändert sich dann x0 in der Tabelle "Ausgabe des Neurons mit zufälligen Gewichten"? Sollten sich nicht bloß x1 und x2 ändern? x0 ist ja eher Zwischenzustand.
"Die erste und dritte Eingabe werden falsch berechnet, das Neuron gibt 0 aus." Warum das? Wer entscheidet hier, was richtig und was falsch ist? Welche Funktion liegt der Lösung zugrunde? Es soll eine Konjunktion gelernt werden, aber ich kann nicht erkennen, dass der Tabelle eine Konjunktion angewendet wurde.
Warum besteht ein "Schritt" aus vier Eingaben? Ist das beliebig gewählt?
Gewichtsanpassung im ersten Schritt "Überprüfung", warum ist hier der letzte Wert falsch?
Schluddi 22:53, 12. Nov. 2007 (CET)
thread_title:  Verständnisfrage 

message: Die Themen der Artikel Künstliches Neuron, Künstliches neuronales Netz und Neuroinformatik haben inhaltliche Überschneidungen. Es wird deswegen wohl eine Diskussion nötig sein, um die passende Aufteilung der einzelnen Punkte auf die Artikel sicher zu stellen. Dies sollte sollte also nicht zu einer vorschnellen Umstrukturierung führen. --Chrislb 19:26, 8. Jan 2006 (CET)
thread_title:  Überschneidung 

message: Im Abschnitt "Erlernen eines Neurons" heißt es in der ersten Tabelle, erstes Element w0 ( = − θ).
Musste es nicht w0 ( = θ) heißen, da das minus ja schon in x0 = -1 steckt?
:Du hast recht, ich habe es korrigiert. --Adlange 14:12, 8. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  w0 = - θ??? 

message: Ich habe eine Anmerkung zur Funktion, welche den net input eines Neurons berechnet. Diese Funktion wird in diesem Artikel als Uebertragungsfunktion bezeichnet. Mir ist diese Funktion auch unter dem Namen Propagierungsfunktion bekannt. Bei der Suche nach dem englischen Wort fuer Propagierungsfunktion ist mir folgendes aufgefallen: Im Englischen wird die Aktivierungsfunktion eines Neurons auch transfer function bezeichnet. Eine transfer function ist jedoch im deutschen als Uebertragungsfunktion bekannt. Demnach muesste die Uebertragungsfunktion eines Neurons die Aktivierungsfunktion sein und nicht die Propagierungsfunktion, wie in diesem Artikel angegeben. 
--Aurote 10:03, 3. Jan. 2008 (CET)
replies: text: Möglicherweise wird dieser Begriff hier wie auch woanders so oft in verschiedenen Ausprägungen verwendet. Wenn du ein wenig deutsche Literatur angeben kannst, wo dies anders gehandhabt wird kannst du das gerne überarbeiten. Am besten wäre der Hinweis auf die verschiedenen Nennungen, wenn sie denn existieren. --chrislb disk 12:56, 3. Jan. 2008 (CET)
thread_title:  Richtigkeit 

message: Hallo zusammen,
ich habe den Artikel gelesen. Ich habe den Artikel verstanden. Jedoch ist der Abschnitt "5.2 Einlernen eines Neuron" absolut unverständlich. Ich habe mehrere Male versucht, ihn nachzuvollziehen, was mir immer noch nicht gelungen ist.
Für einen Einsteiger in die Thematik ist die Schreibweise zu direkt im Thema bzw. setzt zu viel Wissen voraus, das nicht aus dem Restartikel hervorkommt.
Ich würde mich freuen, wenn dieser Abschnitt umformuliert würde, sodass er auch für mich und andere Anfänger zu verstehen ist.
212.64.228.100 14:16, 23. Jan. 2009 (CET)
replies: text: "Unverständlich" ist immer eine etwas schwer zu fassende Kritik und schwer zu verbessern. Was genau war dir als Laie unklar? Welche Begriffe, Konzepte - was hast du verstanden? Wenn du das schreibst, hilft es, den Artikel zu verbessern. --Minihaa (Diskussion) 10:54, 11. Mai 2013 (CEST)
thread_title:  Verständlichkeit 

message: Beim Lesen des Artikels hat sich mir eine Frage gestellt: Wie ist die technische Basis? Wird das ganze auf einem gewöhnlichen Computer simuliert? Oder baut man extra Schaltkreise dafür, die einem künstlichen Neuron entsprechen? Oder noch ganz anders? --Minihaa (Diskussion) 10:54, 11. Mai 2013 (CEST)
thread_title:  Technische Basis 

message: Hallo zusammen,
Ich habe ein interaktives JupyterLite-Notebook zu diesem Thema implementiert, siehe hier:
https://ronnystandtke.github.io/perceptron/lab?path=Perceptron.ipynb
Wäre es in Ordnung, das im Bereich Weblinks zu ergänzen? --Rost74 (Diskussion) 12:00, 22. Dez. 2023 (CET)
thread_title:  Link zu interaktivem JupyterLite-Notebook