direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Sie sind hier

TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Neuronale Informationsverarbeitung

Wir beschäftigen uns mit den Grundlagen der Informationsverarbeitung in biologischen Systemen. Einerseits möchten wir die Funktionsmechanismen unseres Gehirns verstehen, andererseits machen wir uns die Strategien biologischer Systeme in Anwendungen maschinellen Lernens zu Nutze. Unsere Forschungsinteressen sind thematisch in drei Bereiche unterteilt.

Modelle neuronaler Systeme:

Lupe

In Zusammenarbeit mit Neurobiologen und Klinikern erforschen wir die Mechanismen der Informationsverarbeitung im visuellen System. Die Forschungsthemen behinhalten: Kortikale Dynamik, die Repräsentation visueller Information, Adaptation und Plastizität, sowie die Rolle von Rückkopplung. Seit jüngerer Zeit beschäftigen wir uns mit dem Zusammenhang von Wahrnehmung und kognitiven Funktionen. Hier untersuchen wir mathematische Modelle der Entscheidungsfindung in unbekannten Umgebungen hinsichtlich der Frage, wie die zugrunde liegenden Prozesse mit Wahrnehmung und Gedächtnis wechselwirken.

Maschinelles Lernen und neuronale Netze:

Lupe

Hier befassen wir uns mit dem künstlichen Erlernen von Zusammenhängen anhand von Beispielen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Die Forschungsthemen umfassen: Lernen geeigneter Darstellungen/Abbildungen, aktive und halbüberwachte Lernverfahren, sowie Prototyp-bezogene Methoden. Inspiriert durch die Modell-basierte Erforschung jener Vorgänge, welche für die Entscheidungsfindung eine zentrale Rolle spielen, haben wir begonnen Belohnungs- bzw. Bestrafungs-Lernen zu untersuchen und erweitern. Zusammen mit Spezialisten aus verschiedenen Anwendungsbereichen setzen wir maschinelles Lernen etwa zur Wiedergewinnung von Informationen ein, für maschinelles Sehen oder in der Chemoinformatik.

Analyse neuronaler Daten:

Lupe

Hier wenden wir maschinelles Lernen und statistische Verfahren zur Analyse multivariater biometrischer Daten an, insbesondere Daten, welche eine Grundlage für unsere computergestützten Studien neuronaler Systeme bilden. Die Forschungsthemen variieren und beinhalten gegenwärtig Spike-sorting und die Analyse von Multi-Tetroden Aufnahmen, Konfokalmikroskopie und 3D-Rekonstruktionsmethoden, sowie die Analyse von Daten bildgebender Verfahren. Seit Kurzem beschäftigen wir uns mit der Analyse multimodaler Daten und korrelieren beispielsweise anatomische, genetische, und Bilddatensätze.

Ausgewählte Publikationen

A computer vision system for rapid search inspired by surface-based attention mechanisms from human perception
Zitatschlüssel Mohr2014b
Autor Mohr, J. and Park, J.-H. and Obermayer, K.
Seiten 182 - 193
Jahr 2014
ISSN 0893-6080
DOI doi:10.1016/j.neunet.2014.08.010
Journal Neural Networks
Jahrgang 60
Zusammenfassung Humans are highly efficient at visual search tasks by focusing selective attention on a small but relevant region of a visual scene. Recent results from biological vision suggest that surfaces of distinct physical objects form the basic units of this attentional process. The aim of this paper is to demonstrate how such surface-based attention mechanisms can speed up a computer vision system for visual search. The system uses fast perceptual grouping of depth cues to represent the visual world at the level of surfaces. This representation is stored in short-term memory and updated over time. A top-down guided attention mechanism sequentially selects one of the surfaces for detailed inspection by a recognition module. We show that the proposed attention framework requires little computational overhead (about 11 ms), but enables the system to operate in real-time and leads to a substantial increase in search efficiency.
Typ der Publikation Selected:publications selected:main
Link zur Publikation Download Bibtex Eintrag

Nach oben