Biologische Grundlagen

Neuronale Netze sind lernfähige, informationsverarbeitende Systeme, die aus einer großen Anzahl einfacher Einheiten (Zellen, Neuronen) bestehen und Informationen durch die Aktivierung der Neuronen über gerichtete Verbindungen austauschen. Es erfolgt eine Unterteilung in natürliche und künstliche neuronale Netze. Künstliche neuronale Netze sind eine starke Abstraktion grundlegender Vorgänge des menschlichen Nervensystems.

Ziel des menschlichen Gehirns ist die Informationsverarbeitung. Es besteht aus einer hohen Anzahl von Nervenzellen, die miteinander verbunden sind und Informationen austauschen. Der hohe Vernetzungsgrad ermöglicht eine massiv parallele Verarbeitung. In der folgenden Abbildung ist der vereinfachte Aufbau eines biologischen Neurons dargestellt.


Abbildung 1: Aufbau eines natürlichen Neurons

(Quelle: In Anlehnung an Füser, K.: Neuronale Netze in der Finanzwirtschaft, 1995, S. 13.)

Der Informationseingang, in Form einer Reizaufnahme, erfolgt durch die baumartig angeordneten Dendriten. Diese Impulse werden an den Zellkörper weitergeleitet, der zur Informationsverarbeitung dient. Die Summe der Eingangsimpulse gibt an, ob es sich um eine relevante Information handelt. Die Übertragung der Impulse erfolgt nach dem "Alles oder Nichts" Prinzip. Es findet nur dann eine Erregungsweiterleitung statt, wenn die Summe aller Impulse einen gewissen Schwellenwert übersteigt. Der Ausgabeimpuls wird über das Axon an nachfolgende Neuronen weitergeleitet.

Synapsen sind die Schnittstelle zu benachbarten Neuronen. Sie bestimmen die Stärke des eingehenden Signals, d. h. es findet eine Gewichtung der Eingangsinformationen statt. Synapsen können erregend (exzitatorisch) oder hemmend (inhibitorisch) auf den Zellkörper wirken. Beim Lernvorgang werden Informationen, die zur Anpassung der Eingangsinformationen dienen, an den Synapsen gespeichert.