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Der Autor verwendet den englischen Begriff „Unit“ synonym zu dem des eher neutralen Begriffs der
Verarbeitungseinheit im neuronalen Netz und damit auch synonym zum Begriff des biologischen
Vorbildes „Neuron“. Die Verwendung eines neutralen Begriffs erleichtert den späteren Übergang
von der Theorie in die Praxis, wenn es im Rahmen der Implementierung um die programmiertech-
nische Ausgestaltung der bis dahin theoretisierten Units in funktionale Verarbeitungseinheiten geht.
Die chemischen, elektrischen und thermischen Vorgänge, die in natürlichen neuronalen
Netzen zu beobachten sind, werden bei den formalen Neuronen durch mathematische
Funktionen und Verfahren beschrieben.
Das Modell eines künstlichen neuronalen Netzes setzt sich aus den gleichen Grundbau-
steinen wie ihre Vorbilder aus der Biologie zusammen. So sehen diese Modelle gleichfalls
Dendriten, Soma und ein Axon als Modellelemente vor. Die Funktionen, die sie in einem
solchen neuronalen Netz übernehmen, sind mit denen der Vorbilder identisch geblieben.
So nehmen die Dendriten Informationen von vorgeschalteten Neuronen auf und leiten die-
se ans Soma. Das Soma summiert alle eingehenden Signale auf und bestimmt die Größe
des ausgehenden Signals, das dann über das Axon und dessen Synapsen an nachgeschal-
tete Neuronen weitergeleitet wird (Abb.
2.21
).
Typischerweise sollen die Verarbeitungseinheiten einfach sein und es soll keine Infor-
mationsverarbeitung, außer durch diese Verarbeitungseinheiten stattfinden, d. h. es gibt
keinen externen Kontroll- oder Steuerungsmechanismus. Innerhalb eines Netzes kann
zwischen
Eingabe-, Ausgabe-
und
internen Verarbeitungseinheiten (hidden units)
unter-
I
1
W
1
I
2
Ausgang
(Output)
W
2
Aktivierung
(Zellkern)
Eingang
(Input)
I
3
W
3
I
4
W
4
Dendriten
Synapsen
Axon
Soma
