INHALTSVERZEICHNIS:   1     EINLEITUNG 6 1.1.1 Wie es dazu kam ........................................................................ .........................6 1.1.2 Was es ist ........................................................................ ....................................7 1.1.3 Warum es letztendlich ein philosophisches Werk ist............................................9 2     REDUNDANZKETTEN-FLIEßNETZE: ABGRENZUNG ZU ANDEREN NETZTYPEN 13 2.1.1 Die Vor- und Nachteile klassischer Mehrschichtnetzwerke ................................13 2.1.2 Vor- und Nachteile statistischer Netze ...............................................................15 2.1.3 Das Kohonen Netzwerk ........................................................................ .............18 2.1.4 Auf Synchronisation beruhende Netze...............................................................21 2.1.5 Redundanzketten-Fließnetze: Die Vorteile dieses neuen Netztypus..................24 2.1.6 Könnte das Gehirn ein Redundanzketten-Fließnetz sein? .................................30 3     EIN GEHIRNMODELL AUF BASIS DES  REDUNDANZKETTEN-SIGNALFLUSSES 34 Was ist die allgemeine Aufgabe des Gehirns?                                                                                                                                              35
Was ist ein Ereignis oder ein Objekt im Gehirn?...............................................................36
Zusammenfassung der Grundidee neuronaler Netze........................................................36 Die sieben Problemstellungen eines Gehirns 37 3.1   Regeln zur Bindungsstärke: 38 3.1.1 Die Assoziative Konditionierung........................................................................ .38 3.1.2 Wir treffen Voraussagen aufgrund eines statistischen Lernmechanismus .........39 3.1.3 Wann wird eine Verbindung mit welcher Stärke erlernt?....................................40 3.1.4 Wie und warum neue Erfahrungen stärker gewichtet werden sollten. ................41 3.1.5 Wo Konditionierungslernen von Bayes abweicht................................................43 3.1.6 Über die statistische Gleichbehandlung räumlicher und zeitlicher Distanzen.....44 3.1.7 Die Darstellung negativer Relationen durch hemmende Verbindungen .............45 3.2   Regeln zur Verbindungsfindung 46 3.2.1 Das Blitzprinzip ........................................................................ ..........................47 3.2.2 Die Vereinigung der Vorteile des Mehrschichten und des Bayes-Netzes...........48 3.2.3 Das Kurze-Wege-Fließmodell ........................................................................ ....48 3.2.4 Wie kann die Verbindungsfindung in einem künstlichen System ablaufen? .......50 3.2.5 Ein verbessertes Modell........................................................................ .............52 3.2.6 Die Kontaktfindung................................................................ .............................54 3.2.7 Die Zweischritt-Scheinlösung........................................................................ .....55 3.2.8 Kontaktfindung durch Kämmlinienvermischung..................................................57 3.3   Regel zur hierarchischen Organisation der Informationen: 62 3.3.1 Die eine Verknüpfung repräsentierende Zelle....................................................62 3.3.2 Generalisierung und Differenzierung .................................................................68 3.3.3 Verarbeitungsebenen und das Differenzierungsproblem ...................................70 2