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Neuronale Modellierung: der NEF-Ansatz

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird der aus programmiertechnischer Sicht sehr gut dokumentierte und vergleichsweise einfach nutzbare Neural Engineering Framework (NEF) vorgestellt. Insbesondere zeigen wir, wie in diesem Rahmen ein neuronales Modell zur Wortgenerierung im Szenario eines Bildbenennungstests erstellt werden kann. Basis des NEF ist ein impulsbasiertes Neuronenmodell und die Darstellung von sensorischen, motorischen und kognitiven Zuständen durch verteilte Repräsentationen (komplexe neuronale Aktivierungsmuster) in Neuronenbuffern. Die Verbindung von Zuständen und deren neuronalen Repräsentationen leistet das mathematische Konstrukt des S-Pointers. Die zeitliche Steuerung neuronaler Verarbeitungsschritte wird hier durch eine detaillierte Modellierung der neuronalen Prozesse innerhalb der Basalganglien und des Thalamus realisiert. Wörter, semantische Relationen zwischen Wörtern, phonologische Repräsentationen von Silben wie auch phonologische Relationen zwischen Silben und Wörtern können in diesem Ansatz in Form von S-Pointer-Netzwerken modelliert werden. Diese S-Pointer-Netzwerke können Teil der neuronalen Realisierung des Langzeitgedächtnisses angesehen werden.

Literatur

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Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Klinik für Phoniatrie, Pädaudiologie und KommunikationsstörungenRWTH Aachen UniversityAachenDeutschland

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