Synapsenmehrheit

Die Sache mit der Mehrheit hat mich nicht in Ruhe gelassen. Schüler*Innen, welche es genauer wissen wollten, erklärte ich es mit Synapsenwachstum.

In mir entstand auch der Wunsch, diesen Prozess zu visualisieren. Es gibt Programme, mit denen man das könnte. Bloß die stellten mir die Frage, was musst Du denn da genauer eingeben, damit es eine gewisse Ähnlichkeit zu dem hat, was im Hirn stattfindet. Bloß so einfach ist das alles nicht.

Die Grundregel für das Lernen im Hirn ist die Hebbsche Regel. Wenn ein Neuron A feuert und das andere Neuron B aktiviert, dann verstärkt oder schwächt sich die Verbindung zwischen den Neuronen. Das bedeutet, wenn das Neuron A mal wieder feuert, dann wird mehr oder weniger Signal zum Neuron B übertragen.

So bildet sich auf lange Frist ein stabiles Netz von Neuronen aus, die auf ein bestimmtes Signal reagieren.

Doch mich interessierte ja diese Mehrheitsfrage. Wenn ich obige Regel nehme, dann stellt sich die Frage, Fehlversuche müssten doch dann als permanentes, wenn auch schwaches Störsignal im Hirn eingebrannt bleiben. Also jeder Fehler ist unverzeihlich. Wer einen Fehler macht, kann nicht mehr fehlerfrei bleiben.

Leider habe ich nichts gefunden, was auf diese Frage direkt eingeht. Aber die Erklärungen zu diesen Vorgängen an den Synapsen lässt mich etwas vermuten. Des Rätsels Lösung dürfte das Schwellenpotenzial sein.

Wenn Neuron A feuert, muss das Signal eine Mindeststärke haben, damit Neuron B reagiert. Diese Mindeststärke nennt sich Schwellenpotenzial.

Ich gehe davon aus, dass das gute neuronale Netz nicht mehr genügend Signal für das Fehler-Neuronal-Netz übrig lässt.

Aber je öfters man einen bestimmten Fehler macht, desto mehr richtige Durchgänge braucht es, damit das richtige neuronale Netz dem anderen Netz, das Wasser abgräbt.

Werde ich versuchen, diese Vorgänge zu simulieren? Einerseits sind beim Schreiben des Artikels in mir Fragen aufgetaucht, die mich interessieren. Andererseits hält mich der vermutete Aufwand ab, bei dem ich mir nicht sicher bin, ob ich wirklich eine Antwort bekomme.

Was sind diese Fragen?

Kann ein neuronales Netz, welches wenig trainiert ist, bei exakt gleichem Input verschiedene Antworten liefern?

Es dürfte so sein, dass es im wirklichen Leben nie einen identischen Input gibt. Steigt bei zunehmendem Lernen, die Möglichkeit der Abweichung des Inputs, ohne dass ein Fehler geschieht?

Der Beitrag wurde am Freitag, den 26. Oktober 2018 um 08:43 Uhr veröffentlicht von Stephan Zitzmann und wurde unter den Kategorien: Gitarre lernen, Gitarrenunterricht, Software, Übemethodik abgelegt. | Es gibt 3 Kommentare