Lernen in einem antagonistischen Neuronalen Netzwerk

Biologische Systeme unterscheiden sich von vielen kunstlichen neuronalen Netzen in drei Eigenschaften. Sie erlauben schnelles Lernen ohne ausgedehnte Trainingssequenzen. Sie lernen neue Muster oder erkennen bereits gelernte Muster ohne Umschaltung zwischen einer Lern- und Kannphase. Schlieslich konnen sie auf der Basis unuberwachter Lernvorgange Muster wohldefinierten Klassen zuordnen. Ein von uns simuliertes Netzwerk, das aus unterschiedlichen Typen pulscodierter Modellneuronen aufgebaut ist, zeigt ebenfalls diese wichtigen Eigenschaften. Die adaptiven Neuronen sind in eine antagonistische Architektur eingebettet, und Wettbewerb entsteht uber eingestreute inhibitorische Neuronen. Die antagonistische Reprasentation der Muster und die hohe Verstarkung der Gegenkopplung sind fur das Verhalten des Netzwerkes verantwortlich.