Modulprüfung: BBio119, Neurowissenschaften und

Modulprüfung: BBio119, Neurowissenschaften und
Verhaltensbiologie
Nachklausur zur Vorlesung: Theoretische
Neurowissenschaften.
SoSe 2009
Name
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Vorname
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Matrikelnummer
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Anmerkungen:
• Sie müssen die Prüfung ohne Hilfsmittel und ohne andere Personen
durchführen.
• Füllen Sie die vorgegebenen Felder korrekt aus, bzw. führen Sie korrekte
Eintragungen in den Abbildungen durch.
• Hinweis: Lesen Sie den Text gründlich!
• Wenn etwas unklar ist, wenden Sie sich bitte an den Dozenten.
• WICHTIG!!! Bearbeiten sie erst die Themen die sie gut können, denn:
erwarten Sie nicht, daß Sie alle Fragen schaffen. Das ist nicht geplant!
• Randnotizen: Die Fragen stammen fast alle von den Fragebeispielen der
Vorlesung oder von alten Klausuren ab. Ein paar sind „abgeleitet“ (hier sollte
Nachdenken helfen – das hilft übrigens immer ☺). D.h. ihr Prof. hofft, daß
diese Klausur nicht zu schwer ist. Viel Erfolg.
Es können maximal 40,0 Punkte erzielt werden.
1
Teil: Theoretische Neurowissenschaften
1) Thema: Calculating with Neurons
A) Wir betrachten zwei gleiche Synapsen (gleicher Transmitter, gleiche Ionenströme), die am
Soma des postsynaptischen Neurons anliegen (siehe Diagram unten). Beide Synapsen
erhalten unabhängigen, erregenden Input von unterschiedlichen Neuronen. Die maximalen
Amplituden der erhaltenen EPSPs sind A und B, wenn die EPSPs allein auftreten. Unser
Messpunkt liegt genau zwischen beiden Synapsen und wir messen, daß dort „Summation“
auftritt. Wir erhalten ein gesamt-EPSP mit maximaler Amplitude C, mit C = λA + μB. Die
Faktoren λ und μ sind immer zumindest etwas kleiner als eins. Welche der folgenden
Gründe können dazu beitragen, daß λ und/oder μ deutlich kleiner als eins sind
(unvollständige Summation)?
a) Die Synapsen haben großen räumlichen Abstand zueinander.
b) Die Inputsignale (Aktionspotentiale) an A und B folgen mit großem zeitlichem
Abstand aufeinander.
c) Da B vor A feuert führt dies zu LTD und damit zu einer Verkleinerung des
synaptischen Gewichts λ.
d) Das Umkehrpotential der von Input A und B ausgelösten Ionenströme liegt nahe am
Ruhepotential.
e) Das Umkehrpotential der von Input A und B ausgelösten Ionenströme liegt weit
entfernt vom Ruhepotential.
A,B = Synapses from
präsyn. Neurons
A
Soma of postsyn. Neuron
B
C = point of measurement
Fig.1) Summation at a neuron.
B) Was versteht man unter einem Coincidence-Detektorneuron?
C) Erklären Sie das „Bindingproblem“ und schlagen Sie eine Lösung für dieses Problem vor.
A) Geben Sie die richtige(n) Antwort(en) aus a-e an (gesamt 1,5 Punkte, anteilig):
B) (2,0 Punkte)
C) (2,0 Punkte)
2
2) Thema: Karten (Maps):
Im visuellen Kortex werden verschiedene Aspekte der visuellen Welt wie in einer Landkarte
abgebildet.
A) Zeichnen und erklären Sie das „Ice-Cube Model“ des visuellen Cortex.
B) Was ist ein Vortex?
C) In einen Entwicklungsmodell des Cortex
spielen räumliche Korrelationen zwischen
thalamischen Neuronen (deren rezeptive
Felder rechts zu sehen sind) eine große
Rolle. Ordnen Sie die folgenden Aussagen
dem linken bzw. rechten Bild zu:
i)
Die Zentren sind positiv korreliert.
ii)
Zentrum der einen Zelle ist mit
dem Umfeld der anderen Zelle
positiv korreliert.
iii)
Zentrum der einen Zelle ist mit
dem Umfeld der andere Zelle
negativ (=anti-) korreliert.
Fig. 2) Two examples for situations with two
overlapping receptive fields each of visual
thalamic neurons. Small, dashed area
demarcates the on (center) subfield. Large
outer circle demarcates the border of the off
(surround) sub-field
Teil-Antwort auf Frage C)
Antwort auf Frage A (3,0 Punkte):
Zum Linken Bild gehören
Aussagen: (i,ii,iii oder
Kombinationen?):
Teil-Antwort auf Frage C)
(gesamt 1,5 Punkte)
Zum Rechten Bild gehören
Aussagen: (i,ii,iii oder
Kombinationen?):
Antwort auf Frage B (2 Punkte)
3
3) Fragen zum Thema Lernen
A)
i) Was versteht man unter „Gewichtsnormalisierung“?
ii) Weshalb ist diese beim Hebb’schen Lernen nötig?
Antwort zu A): i) (3 Punkte)
ii)
B) Bezeichnen Sie die Pfeile in diesem
Diagram. (Bitte Antwort hier im Diagramm
direkt eintragen.)
Beschreiben sie die zugehörigen
Experimente in Worten. (Antwort hier)
(4 Punkte)
Fig. 3) Weight change curves following
different types of conditioning experiments
modeled with the Rescorla Wagner Rule
4
3) Fragen zum Thema Lernen (mehr davon)
In der Vorlesung haben wir für die Rescorla Wagner Rule mit zwei Eingängen definiert:
We define:
v = ω1u1 +ω2u2, with u1,2=1 or =0, binary and
Rescorla Wagner Rule:
ωi → ωi + μδui
i=1,2 and with δ = r - v
C)
i) Was ist inhibitory conditioning?
ii) Erklären Sie anhand der Rescorla Wagner Rule weshalb das Gewicht ω2 (von u2)
bei inhibitory conditioning negativ wird.
Antwort zu C): i) (4 Punkte)
ii)
D)
i) Was ist der Unterschied zwischen open-loop und closed-loop Learning?
ii) Was hat das mit Classical bzw. Operant Conditioning zu tun?
Antwort zu D): i) (3 Punkte)
ii)
5
4) Thema: Networks
A) Berechnen Sie den Output Vektor dieses
Netzwerks wenn:
i) der Input Vektor (1,1,-1,-1) ist.
ii) der Input Vektor (0,0,2,-1) ist.
Fig. 4) Weight matrix.
Antwort auf Frage A (3 Punkte):
i)
ii)
B)
i) Weshalb kann man im nebenstehenden Diagram mit einem
2-schichtigen Perzeptron die weißen nicht von den schwarzen
Punkten trennen?
ii) Wie muß man das Perzeptron erweitern, damit dies geht?
iii) Welches (berühmte) Problem wird durch dieses Diagram
dargestellt?
Antwort auf Frage B (3,0 Punkte):
i)
ii)
iii)
6
(0,1)
(0,0)
(1,1)
(1,0)
Fig. 5) Data points to
separate.
5) Thema Convolutions, Filters and Receptive Fields
A)
i) Zeichen Sie ein Schema zur lateralen Hemmung.
ii) Erklären Sie was dabei passiert.
iii) Wozu kann laterale Hemmung nützlich sein?
Antwort zu A, i) (4 Punkte)
Antwort zu A, ii)
Antwort zu A, iii)
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Thema Convolutions, Filters and Receptive Fields (mehr davon)
B)
i) Erklären Sie durch welchen Versuchablauf
die nebenstehenden Diagramme zustande
gekommen sind.
ii) Weshalb entsteht beim Diagramm in der
Mitte keine Antwort. Sogenannte NullResponse. (ggf. anhand einer Zeichnung
erklären).
Antwort zu B, i) (4 Punkte)
Fig. 6) Experimental results demonstrating
the so called Null-Response.
Antwort zu B, ii)
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