Curso al ritmo de cada uno

Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision

Impartido por HPI-Student Team für neuronale Netze

Este vídeo pertenece al curso Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision de openHPI. ¿Quiere ver más?

1.3.1 Funktionsweise des Gehirns (1)

Duración: aproximada 8 minutes

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Sobre este vídeo


Anmerkung zu Minute 3:

  • Wir haben bei der Biologie etwas vertauscht. Bei Folie 4 beschreibt der linke obere Strich den Zellkern nicht den Zellkörper. Auch ist der Begriff Axonterminal statt Axon hier biologisch korrekter. Vielen Dank an dieser Stelle an alle Biologie Experten in der Community für die Hinweise.

Anmerkung zur McCulloch Pitts Zelle bei Minute 3:24:

  • Der Wertebereich der Reizschwelle (Theta) sind die natürlichen Zahlen einschließlich 0

Anmerkung zur Fallunterscheidung bei Minute 4:52:

Es handelt sich um y_{n'} und wurde entsprechend auf dem Folien zum Download ergänzt.

Anmerkung zur Fallunterscheidung bei Minute 5:15:

  • Die Fallunterscheidung kann man hier mit einem switch Statement in der Programmierung vergleichen, also der erste Fall von oben der matched wird auch sofort den Wert unabhängig von den Fällen darunter returnen. Die Fälle könnte man auch so formalisieren (Pseudocode):

    • 0 falls (mind. eine hemmende Eingabe OR sum(erregende Eingaben) < Reizschwelle)
    • 1 falls (keine hemmende Eingabe AND sum(erregende Eingaben) >= Reizschwelle)
  • Der grüne Text sollte heißen: "1, wenn die Reizschwelle erreicht oder überschritten" wurde (so wie es auch in der Fallunterscheidung steht)

Außerdem hat Dennis korrekterweise angemerkt, dass man bei der Anzahl der Neuronen im Gehirn eher die Größenordnung Milliarden verwenden sollte.