Sonstiges Material

Inhalt: Computational Neuroscience II


Vorlesung: vorwiegend Prof. Dr. A. Wendemuth (AW), biologische Vorlesungen: Prof. J. Braun Ph.D (JB)

Übung: Ronald Böck, David Hübner

 

 


Ergänzendes Material aus bisherigen Vorlesungen

 

 
7 Network models

-Biologische Einführung in Netzwerk Modelle, Wiederholung des vorigen WS: Organisation (= 1), Vorlesung 3 / Teil 1 AW  (Folien (pdf)) 

- Dynamik (Lineare DGLs) und Koordinatentransformationen: Vorlesung 2 JB  (Handout (pdf))  und Vorlesung 3 / Teil 2 AW  (Folien (pdf)), (Matlab-File (.m))

- Associative Memory / stability / capacity: Vorlesung 4 AW  (Folien (pdf))

- Ex/Inhibitory, Stochastic Networks:  Vorlesung 5 AW   (Folien (pdf))          

 

8 Plasticity and Learning

- Biologische Einführung in Plasticity and Learning /  Hebb: Vorlesung 6 JB  (Handout (pdf))

- Hebb, Unsupervised, PCA, Trace learning: Vorlesung 7 AW  (Folien (pdf)), (Matlab-File (.m))

- Feature learning, Self-Organizing Maps:  Vorlesung 8 AW  (Folien (pdf)),
 
- Stochastic Learnng, Kullback-Leibler-Distanz: Vorlesung 10 AW  (Folien (pdf)), (Handout (pdf)

 

9 Conditioning and Reinforcement:

- Biologische Einführung in  Conditioning and Reinforcement:  Vorlesung 11 JB  (Handout (pdf))    

- Rescolar-Wagner-Rule, Temporal Difference Learning: Vorlesung 12 AW  (Folien (pdf)) 

- Policy Learning:     Vorlesung 13 AW  (Folien (pdf)) 
 
- Maze / Markov Konzept:  Vorlesung 14 AW  (Folien (pdf))


10 Representational learning

- Biologische Einführung in Representational Learning: Vorlesung 15 JB   (Handout (pdf))

- Prior / Posteriors, Probability Densities: Vorlesung 16 AW   (Folien (pdf)) , (Handout (pdf))

- Estimation Maximization, K-Means:  Vorlesung 17 AW  (Handout (pdf))        
 
- Independent Component Analysis: Vorlesung 18 AW  (Folien und ICA-Herleitung (zip))

- zu internen Repräsentationen, Backpropagation, Tiling-Algorithmus:

 Vorlesung 19 Teil 1 (Backpropagation) AW  (Folien (zip)) 
 
 
 

 

 

 

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Letzte Änderung: 19.03.2018 - Ansprechpartner: Webmaster