Lernen invarianter Repräsentationen bei offener und geschlossener Wahrnehmungs-Handlungs-Schleife in einem Modell des Sehsystems

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Objekte erkennen wir unabhängig von ihrer Abbildung auf der Retina, und Orte in unserer Umwelt nehmen wir stabil wahr, obwohl sie sich bei Eigenbewegungen fortlaufend auf der Retina verschieben. In unserem Sehsystem werden also aus varianten Retina-Projektionen invariante Repräsentationen von Seh-Objekten und -Orten erzeugt. Földiák (1991) verwendete für neuronales Lernen als erster die Tatsache, dass sich invariante Eigenschaften von Sehobjekten langsamer ändern als andere Merkmale. Wir haben diesen Gedanken erweitert und wollen in einem biologisch plausiblen Teilmodell des Sehsystems die sich langsam ändernden Eigenschaften von Sehobjekten (ventraler Sehpfad) und von Sehorten (dorsaler Pfad) separieren und selektiv zum Lernen verwenden. Das Lernen soll dabei in simulierter 3D-Umgebung erfolgen, in der sich ein Subjekt (Kamera) bewegt und dabei ortsfeste Objekte fixiert (geschlossene sensomotorische Schleife) oder alternativ ohne Fixation lernt (offene Schleife). Wir erwarten, 1) dass wir die neuronalen Prinzipien der Invarianz-Codierung und Repräsentation aus den gelernten Schaltungen extrahieren können, 2) dass die rezeptiven Felder der Neuronen im dorsalen und ventralen Sehpfad denen des realen Sehsystems entsprechen, aber weitere bislang unbekannte Eigenschaften zeigen, 3) dass schnelles Lernen und gute Invarianzleistungen die geschlossene senso-motorische Schleife erfordern. Schließlich wollen wir allgemeine Aussagen über das Lernen und die funktionelle Struktur invarianter senso-motorischer Repräsentationen gewinnen - in Zusammenarbeit mit den experimentellen Projekten A3, A4, A5 und B4.