Wie die Welt in den Kopf kommt

Aber mit welchen Schablonen startet das Netz? Es startet mit einem Zufallspunkt-
muster. Die Zufallspunkt-Schablonen werden manchen Buchstaben ähnlicher, man-
chen unähnlicher sein. So ist von Anfang an eine Tendenz gewisser Neuronen der
Kohonenebene zu bemerken, einen ganz bestimmten Buchstaben zu erkennen. Die
guten Schablonen verdrängen unähnliche Schablonen aus ihrer Umgebu ng,so dass
diese Buchstaben anderswo repräsentiert werden. Exakte Schablonen sin dnicht
notwendig. Das Netz ist bereits dann ideal verschaltet, wenn das Neuron, das von
einem Buchstaben am stärksten aktiviert wird, auf keinen anderen Buchstaben stär-
ker anspricht. Es braucht nicht maximal aktiv zu sein. Allerdings ist au s der folgen-
den Grafik, die die Ergebnisse eines Kohonen-Netzes zeigt, durchaus zu erkennen,
dass Buchstaben mit zunehmendem Training von Schablonen repräsentiert werd en,
die ihnen ähnlicher werden, als die ursprünglichen (aus Spitzer S .113). Das Kohonen-Netz zeigt uns also, wie das Gehirn es schaffen könnte, Repräsentati-
onen für wiederholt wahrgenommene Sinnesreize auszubilden und in Kart ennach
dem Prinzip der Ähnlichkeit anzuordnen. Kohonen-Netze sind auch fä hig neue,ähn-
liche Reize zu repräsentieren. Schließlich sind zwischen den Neuro nen der Kohonen-
Schicht, die Buchstaben repräsentieren, noch unbesetzte Neuronen frei. Das Netz
kann sozusagen weiterlernen.
Der Nachteil dieses Netztypus liegt einerseits im enormen Aufwand an Verbindungen
und Berechnungen des „jedes mit jedem-Prinzips“, andererseits gibt es allgemeine
Einwände gegen das Prinzip des Schablonenabgleichs. 19