McCulloch-Pitts-Netz

McCulloch-Pitts-Netz
Diagramm einer McCulloch-Pitts-Zelle nach Minsky
Simulation von AND- OR und NOT-Gattern durch McCulloch-Pitts-Zellen

Eine McCulloch-Pitts-Zelle ist ein von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 vorgeschlagenes Neuronenmodell. Beide wollten ein vereinfachtes Modell realer Vorgänge in neuronalen Strukturen entwerfen, um zu klären, ob das Gehirn die turing-berechenbaren Funktionen wirklich berechnen kann.

Das McCulloch-Pitts-Neuronenmodell ist das einfachste Neuronenmodell der Neuroinformatik überhaupt. Künstliche neuronale Netze aus McCulloch-Pitts-Zellen können ausschließlich binäre Signale verwenden. Jedes einzelne Neuron kann als Ausgabe nur eine 1 oder 0 erzeugen. Analog zu biologischen neuronalen Netzen können hemmende Signale bearbeitet werden. Jede McCulloch-Pitts-Zelle besitzt eine beliebige reelle Zahl als Schwellenwert.

Eine McCulloch-Pitts-Zelle mit n erregenden Eingangsleitungen, an denen die Signale x1,...,xn anliegen, und m hemmenden Eingangsleitungen, an denen die Signale y1,...,ym anliegen, berechnet folgendes: Ist m > = 1 und ein Signal y1,...,ym ebenfalls 1, gibt das Neuron eine 0 aus. Sonst werden die Eingangssignale x1,...,xn aufsummiert und mit der Schwelle Θ verglichen. Ist die Summe der Erregungen größer oder gleich Θ gibt das Neuron 1, ansonsten 0 zurück.

Das heißt, dass McCulloch-Pitts-Zellen durch eine einzige hemmende (inhibitorische) Leitung inaktiviert werden können, ein analoges Verhalten gibt es auch bei einigen biologischen Neuronen.

Ein gerichteter Graph solcher McCulloch-Pitts-Gatter heißt McCulloch-Pitts-Netz. Falls der Graph keine Zyklen enthält wird das Netz vorwärtsgerichtet genannt, enthält er hingegen Zyklen, heißt er rekursiv. Durch McCulloch-Pitts-Netze lassen sich sowohl AND-, OR- als auch NOT-Gatter simulieren, sie bilden also eine vollständige Basis der booleschen Algebra. Das McCulloch-Pitts-Neuron ist als elektronisches Bauteil viel mächtiger als einfach AND- oder OR-Gatter. Mit ihm als Bauteil lassen sich sehr effiziente elektrische Schaltungen, das heißt mit einem geringeren Verbrauch an Bauteilen und Leitungen als mit konventionellen Gattern, realisieren. Aus diesem Grund werden McCulloch-Pitts-Zellen unter der Bezeichnung Schwellenwertelemente auch heute in der Elektrotechnik eingesetzt und erforscht.

Literatur

  • W. McCulloch und W. Pitts (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5:115-133.

Wikimedia Foundation.

Игры ⚽ Поможем написать курсовую

Schlagen Sie auch in anderen Wörterbüchern nach:

  • McCulloch-Pitts Neuron — Diagramm einer McCulloch Pitts Zelle nach Minsky Simulation von AND OR und NOT Gattern durch McCulloch Pitts Zellen …   Deutsch Wikipedia

  • McCulloch-Pitts-Zelle — Diagramm einer McCulloch Pitts Zelle nach Minsky …   Deutsch Wikipedia

  • Künstliches neuronales Netz — Künstliche neuronale Netze (selten auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN, engl. artificial neural network – ANN) sind Netze aus künstlichen Neuronen. Sie sind ein Zweig der künstlichen Intelligenz und prinzipieller Forschungsgegenstand… …   Deutsch Wikipedia

  • Warren Sturgis McCulloch — (* 16. November 1898 in Orange, New Jersey; † 24. September 1969 in Cambridge, Massachusetts) war ein amerikanischer Neurophysiologe und Kybernetiker. McCulloch studierte Philosophie und Psychologie in Yale und an der Columbia University. Er… …   Deutsch Wikipedia

  • Hopfield-Netz — mit vier Neuronen Als Hopfield Netz bezeichnet man eine besondere Form eines künstlichen neuronalen Netzes. Sie ist nach dem amerikanischen Wissenschaftler John Hopfield benannt, der das Modell 1982 bekannt machte. Inhaltsverzeichnis …   Deutsch Wikipedia

  • Point-Neuron — Diagramm einer McCulloch Pitts Zelle nach Minsky Simulation von AND OR und NOT Gattern durch McCulloch Pitts Zellen …   Deutsch Wikipedia

  • Point Neuron — Diagramm einer McCulloch Pitts Zelle nach Minsky Simulation von AND OR und NOT Gattern durch McCulloch Pitts Zellen …   Deutsch Wikipedia

  • Künstliche neuronale Netze — (kurz: KNN, engl. artificial neural network – ANN) sind Netze aus künstlichen Neuronen. Sie sind ein Zweig der künstlichen Intelligenz und prinzipieller Forschungsgegenstand der Neuroinformatik. Der Ursprung der künstlichen neuronalen Netze liegt …   Deutsch Wikipedia

  • Künstliche neuronale Netzwerke — Künstliche neuronale Netze (kurz: KNN, engl. artificial neural network – ANN) sind Netze aus künstlichen Neuronen. Sie sind ein Zweig der künstlichen Intelligenz und prinzipieller Forschungsgegenstand der Neuroinformatik. Der Ursprung der… …   Deutsch Wikipedia

  • Aktivierungsfunktion — Ein künstliches Neuron bildet die Basis für das Modell der künstlichen neuronalen Netze, einem Modell aus der Neuroinformatik, das durch biologische neuronale Netze motiviert ist. Als konnektionistisches Modell bilden sie in einem Netzwerk aus… …   Deutsch Wikipedia

Share the article and excerpts

Direct link
Do a right-click on the link above
and select “Copy Link”