McCulloch-Pitts-Nervennetzwerk

Das neuronale Netzwerk McCulloch-Pitts ist ein mathematisches Modell eines neuronalen Netzwerks, das 1943 vom amerikanischen Neurophysiologen Warren McCulloch und dem Physiker Warren Pitts vorgeschlagen wurde. Dieses Modell war einer der ersten Versuche zur Schaffung künstlicher Intelligenz und hatte einen erheblichen Einfluss auf die Entwicklung der Informatik und der künstlichen Intelligenz.

McCulloch und Pitts entwickelten ihr Modell auf der Grundlage der Idee, dass Neuronen im Gehirn ein- und ausgeschaltet arbeiten und anhand von zwei Variablen beschrieben werden können: Aktionspotential und Latenz. Sie schlugen vor, dass das Aktionspotential als Funktion der Summe aller Eingabepotentiale und die Verzögerung als Funktion der Verzögerung aller Eingaben dargestellt werden könnte.

Diese Idee bildete die Grundlage des mathematischen Modells des McCulloch-Pitz-Neuronalen Netzwerks, das aus vielen über Synapsen miteinander verbundenen Neuronen besteht. Jedes Neuron verfügt über mehrere Eingänge, von denen jeder ein Signal von einem anderen Neuron empfängt. Signale werden über das Netzwerk über Synapsen übertragen, deren unterschiedliche Gewichte die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen bestimmen.

Das McCulloch-Pitt-Modell ist die Grundlage für viele moderne neuronale Netze und wird zur Lösung von Problemen in den Bereichen maschinelles Lernen, Mustererkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen eingesetzt. Auch in der Medizin findet es praktische Anwendung, beispielsweise zur Diagnose von Krankheiten oder zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen.

McCulloch-Pitts neuronales Netzwerk McCulloch und Pptts schlugen ein Modell eines Neurons vor, das die Grundlage für die Entwicklung künstlicher neuronaler Netzwerke bildet. Dieses Netzwerk besteht aus mehreren neuronalen Netzwerkschichten, die jeweils mehrere Neuronen enthalten. Jedes Neuron empfängt am Eingang N verschiedene Signale (sie können als „Zwischensignal“ verstanden werden) und erzeugt am Ausgang Y verschiedene Werte – Signale für die nächste Neuronenschicht. Die Neuronen in der ersten Schicht empfangen Eingangssignale, bei denen es sich um Bildpixel oder vom Netzwerk verarbeitete Eingaben handelt. Eingabedaten werden über Projektionsneuronen eingegeben. Sie liefern ein Eingangssignal an den Eingang des Neurons. Es betreibt einen Signalmechanismus, um einen weiteren Wert zu generieren, der in der nächsten Stufe verwendet wird. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis das Ergebnis die erforderliche Genauigkeit erreicht. Es gibt zweischichtige und mehrschichtige neuronale Kommunikationsnetze. Eine einzelne Schicht kann zwei bis mehrere hundert Links enthalten, was theoretisch die Fähigkeit zur Verarbeitung von Millionen von Daten impliziert.