Synaptische Gewichte, Lernen und Repräsentation

Zusammenfassung

Bisher lag unser Hauptinteresse bei der Untersuchung der Aktivierungen, wie sie sich ausbreiten, beim Zusammenhang zwischen der Dynamik der Aktivierungsmuster und der synaptischen Gewichte, beim Konzept des activation space und seiner Funktion im Bereich der Frage der Repräsentation, etc. Wir haben gesehen, daß man die Aktivierungsmuster eines neuronalen Systems in einem n-dimensionalen activation space darstellen kann — in diesem Raum korrespondiert jedes mögliche Aktivierungsmuster mit genau einem Punkt. Der Übergang von einem Aktivierungsmuster zu einem anderen kann im activation space ebenfalls nachverfolgt werden: verbindet man die korrespondierende Punktfolge, so erhält man eine Trajektorie, die die zeitliche Dynamik des neuronalen Systems widerspiegelt. Wir haben gesehen, daß diese Dynamik durch drei Faktoren determiniert ist: (a) aktueller input, (b) aktueller innerer (Aktivierungs-)Zustand und (c) die Konfiguration der synaptischen Gewichte. In den folgenden Abschnitten werden wir im Detail auf die Rolle der synaptischen Gewichte und ihrer Dynamik (i.e., Adaptation/Lernen) in bezug auf die Repräsentationsfrage eingehen.