This work introduces new learning methods based on neurorobotics. We develop a tool set that enables massively parallel neurorobotics experiments in the cloud and supports neuromorphic computing. As a link to physical neurorobotics, we design a biomimetic mouse robot. Our key results include a brain-derived modular-hierarchical neural network architecture, a topographic loss function for learning deep multisensory neural maps, and training protocols that mimic biological development processes.
Translated abstract:
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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