Diese Arbeit führt neue Lernverfahren auf Basis der Neurorobotik ein. Es werden Werkzeuge konzipiert, die hochparallele Neurorobotik-Experimente in der Cloud ermöglichen und neuromorphes Rechnen unterstützen. Als Brücke zur physischen Neurorobotik wird ein biomimetischer Mausroboter entwickelt. Die Hauptergebnisse sind eine vom Gehirn abgeleitete modular-hierarchische neuronale Netzarchitektur, eine topographische Verlustfunktion zum Lernen tiefer multisensorischer neuronaler Karten und Trainingsprotokolle, die biologische Entwicklungsprozesse nachbilden.
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Diese Arbeit führt neue Lernverfahren auf Basis der Neurorobotik ein. Es werden Werkzeuge konzipiert, die hochparallele Neurorobotik-Experimente in der Cloud ermöglichen und neuromorphes Rechnen unterstützen. Als Brücke zur physischen Neurorobotik wird ein biomimetischer Mausroboter entwickelt. Die Hauptergebnisse sind eine vom Gehirn abgeleitete modular-hierarchische neuronale Netzarchitektur, eine topographische Verlustfunktion zum Lernen tiefer multisensorischer neuronaler Karten und Training...
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