Über die Nachrichtenverarbeitung in der Nervenzelle

Küpfmüller, Karl; Jenik, F

doi:10.1007/bf00293848

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“…So ist in Deutschland vor allem Karl Steinbuch zu nennen, der den meisten heutigen Computertechnikern wohl nur noch als Erfinder des Begriffs "Informatik" bekannt sein dürfte. In seinem Institut wurden seinerzeit in diskreter Technik elektronische "Neuronen" entwickelt und gebaut, je ein Neuron auf einer Platine, wie sie später Franz Jenik beschrieben hat [12,16,17]. Sie hat sich in der Folgezeit sehr rasch durchgesetzt und zu gleichnamigen Fachbereichen an den Universitäten geführt.…”

Section: Einleitung Hatte Den Titel "Die Lernmatrix" [1] Dem Heutigenunclassified

Karl Steinbuch, ein zu Unrecht vergessener Pionier der künstlichen neuronalen Systeme

Hilberg¹

1995

Frequenz

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Übersicht: Im Jahre 1961 veröffentlichte Karl Steinbuch einen Aufsatz über ein neuartiges neuronales System, das er die "Lernmatrix" nannte. Sie erregte eine gewisse Aufmerksamkeit, fiel aber nach einigen Jahren in Vergessenheit, nachdem Anhänger der künstlichen Intelligenz wie z.B. Minsky "überzeugend" nachgewiesen hatten, daß diese Strukturansätze nicht viel taugten. Eine gewisse Berechtigung hatte das zwar für die damals bekannten einschichtigen Perceptrons, Adalines usw., nicht jedoch für die Lernmatrix. Dies läßt sich zeigen, indem die ungewohnte Matrixdarstellung in die heute übliche Darstellung neuronaler Netze umgewandelt wird. Man erkennt ein Netzwerk, das fast identisch ist mit dem heute so erfolgreichen mehrschichtigen Perceptron. Es ist das Ziel dieses Aufsatzes, zum einen dem Erfinder Steinbuch noch zu Lebzeiten Gerechtigkeit widerfahren zu lassen und zum anderen, die verantwortlichen deutschen Forschungsförderer zum Nachdenken darüber zu bringen, wie man es in Zukunft vermeiden kann, Forschungspflänzchen zu rasch verdorren zu lassen, nur weil sie zu exzentrisch erscheinen.Abstract: In 1961 Karl Steinbuch published a paper on a novel neural system which he called "Lernmatrix". It attracted some attention but fell into oblivion very soon, in particular when supporters of artificial intelligence as e.g. M. Minsky demonstrated "convincingly" that these structural approaches were not worth much. In some respects it held true for the contemporary one layer perceptrons and adalines etc. but not for the multi layer "Lernmatrix". This can be shown by converting the unsual matrix representation into today's diagrams of neural networks. The result is a network which is almost identical with the main structure of present prevailing multi layer perceptrons. It is the object of this paper on the one hand to do the inventor Steinbuch justice in his lifetime and on the other hand to cause some reflections in German research administration peopel, how to avoid wrong decisions in future.Für die Dokumentation: Lernmatrix / Perceptron / Neuronen / Neuronale Netze / Hopfield-Netze

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Section: Einleitung Hatte Den Titel "Die Lernmatrix" [1] Dem Heutigenunclassified

Karl Steinbuch, ein zu Unrecht vergessener Pionier der künstlichen neuronalen Systeme

Hilberg¹

1995

Frequenz

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“…Possible biological multiplication mechanisms were also reviewed. It was first proposed by Kiipfmiiller and Jenik (1961) for the case of 2 inputs and was recently extended to the case of many inputs (Bugmann 1991c). While such a mechanism seems well adapted for retinal non-spiking neurons, there are recent evidences that shunting inhibition is not used by cortical spiking neurons (Ferster and Jagadeesh 1992).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Multiplying with neurons: Compensation for irregular input spike trains by using time-dependent synaptic efficiencies

Bugmann

1992

Biol. Cybern.

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A leaky integrate-and-fire (LIF) neurons can act as multipliers by detecting coincidences of input spikes. However, in case of input spike trains with irregular interspike delays, false coincidences are also detected and the operation as a multiplier is degraded. This problem can be solved by using time dependent synaptic weights which are set to zero after each input spike and recover with the same time constant as the decay time of the corresponding excitatory postsynaptic potentials (EPSP). Such a mechanism results in EPSP's with amplitudes independent on the input interspike delays. Neuronal computation is then performed without frequency decoding.

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Systemtheorie und Kybernetik

Küpfmüller¹

1975

Grundlagen Der Wirtschafts- Und Sozialkybernetik

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Über die Nachrichtenverarbeitung in der Nervenzelle

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Karl Steinbuch, ein zu Unrecht vergessener Pionier der künstlichen neuronalen Systeme

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Multiplying with neurons: Compensation for irregular input spike trains by using time-dependent synaptic efficiencies

Systemtheorie und Kybernetik

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