Signalverarbeitung in neuronalen Netzwerken: Online-Quiz für Studierende der Neurobiologie

Question 1

Welche der folgenden Aussagen beschreibt das Konzept der Netzwerktheorie am prägnantesten?

Accepted Answer

Neuronale Netzwerke sind Zusammenschlüsse miteinander verbundener Neuronen, die Informationen gemeinsam bearbeiten.

Answer

Die Aktivität eines Neurons wird ausschließlich durch seine eigenen Eingaben bestimmt.

Answer

Neuronale Informationen werden ausschließlich in Form von Aktionspotentialen übermittelt.

Answer

Lernen in neuronalen Netzwerken geschieht nur durch Bestärkung positiver Ereignisse.

Question 2

Welche Hirnregion ist besonders wichtig für die Verarbeitung akustischer Informationen?

Accepted Answer

Primärer auditorischer Kortex

Answer

Hippocampus

Answer

Amygdala

Answer

Thalamus

Question 3

Welche der folgenden Aussagen beschreibt das Hebbsche Lernprinzip am besten?

Accepted Answer

Neuronen, die gleichzeitig feuern, verstärken ihre synaptischen Verbindungen.

Answer

Neuronale Aktivität ist unabhängig von der Aktivität anderer Neuronen im Netzwerk.

Answer

Lernen erfolgt durch Bestrafung negativer Ereignisse.

Answer

Neuronale Verbindungen sind nach der Entwicklung unveränderlich.

Question 4

Wie trägt laterale Inhibition zur Schärfung sensorischer Repräsentationen im visuellen System bei?

Accepted Answer

Sie unterdrückt die Aktivität benachbarter Neuronen mit ähnlicher Orientierungspräferenz.

Answer

Sie verstärkt die Aktivität benachbarter Neuronen mit ähnlicher Orientierungspräferenz.

Answer

Sie verschiebt die Orientierungspräferenz von Neuronen zu benachbarten Werten.

Answer

Sie hat keinen Einfluss auf die Schärfung sensorischer Repräsentationen.

Question 5

Welche Form der neuronalen Kodierung stellt die Reizstärke anhand der neuronalen Feuerrate dar?

Accepted Answer

Ratenkodierung

Answer

Frequenzkodierung

Answer

Zeitkodierung

Answer

Positionskodierung

Question 6

Was ist die vorrangige Aufgabe von Interneuronen in neuronalen Schaltkreisen?

Accepted Answer

Modulation der Signalübertragung

Answer

Signalübertragung zwischen Neuronen

Answer

Speicherung von Langzeitinformationen

Answer

Erzeugung spontaner Aktivität

Question 7

Welches Kriterium ist ausschlaggebend für die Erkennung neuronaler Netzwerke?

Accepted Answer

Beide Optionen

Answer

Strukturelle Konnektivität

Answer

Funktionale Konnektivität

Answer

Keine der genannten Optionen

Question 8

Welcher Neurotransmitter spielt eine entscheidende Rolle bei der synaptischen Plastizität?

Accepted Answer

Glutamat

Answer

GABA

Answer

Dopamin

Answer

Noradrenalin

Question 9

Welche Hauptfunktion hat die Inhibition in neuronalen Netzwerken?

Accepted Answer

Hemmung der Signalübertragung

Answer

Verstärkung der Signalübertragung

Answer

Modulation der neuronalen Erregbarkeit

Answer

Förderung der synaptischen Plastizität

Question 10

Welches Netzwerkmodell beschreibt präzise die Dynamik neuronaler Oszillationen?

Accepted Answer

Wilson-Cowan-Modell

Answer

Hopfield-Modell

Answer

Hodgkin-Huxley-Modell

Answer

Morris-Lecar-Modell

Question 11

Welcher Neurotransmitter vermittelt im Zentralnervensystem hauptsächlich erregenden synaptischen Signale?

Accepted Answer

Glutamat

Answer

GABA

Answer

Serotonin

Answer

Dopamin

Question 12

Wie wird die Integration mehrerer synaptischer Eingangssignale in einer einzelnen Nervenzelle bezeichnet?

Accepted Answer

Neuronale Summation

Answer

Neuronale Fazilitation

Answer

Neuronale Hemmung

Answer

Aktionspotenzialerzeugung

Question 13

Welche Rolle spielt das Axon in der Signalverarbeitung neuronaler Netze?

Accepted Answer

Weiterleitung von Aktionspotenzialen

Answer

Empfang synaptischer Signale

Answer

Integration von Informationen

Answer

Speicherung von Neurotransmittern

Question 14

Welche Art der neuronalen Verarbeitung betont die Interaktionen zwischen Netzwerksubkomponenten und die daraus resultierenden Signalmuster?

Accepted Answer

Netzwerktheorie

Answer

Neuronales Netzwerkdiagramm

Answer

Neuronales Populationsmodell

Answer

Neuronales Funktionsmodell

Question 15

Welche der folgenden Aussagen zur Langzeitpotenzierung (LTP) ist zutreffend?

Accepted Answer

Verstärkt die synaptische Verbindung

Answer

Verringert die Freisetzung von Neurotransmittern

Answer

Bildet neue Synapsen

Answer

Schwächt die synaptische Verbindung

Question 16

Wie lautet der Zweck einer Reiz-Reaktions-Funktion in einem neuronalen Netzwerkmodell?

Accepted Answer

Beschreibung der Ausgabe eines Neurons als Reaktion auf einen Eingangsstimulus

Answer

Vorhersage der neuronalen Reaktion auf unbekannte Stimuli

Answer

Simulation der Signalweiterleitung zwischen Neuronen

Answer

Darstellung der Netzwerkarchitektur

Question 17

Welche Aussage zur sensorischen Verarbeitung in neuronalen Netzwerken ist korrekt?

Accepted Answer

Sensorische Neuronen codieren verschiedene Reizmerkmale.

Answer

Sensorische Verarbeitung ist unabhängig von kognitiven Prozessen.

Answer

Sensorische Netzwerke verarbeiten Informationen sequenziell.

Answer

Die sensorische Verarbeitung erfolgt immer hierarchisch.

Question 18

Welche Kernaufgabe erfüllt der Hippocampus im neuronalen Netzwerk des Gedächtnisses?

Accepted Answer

Konsolidierung neuer Erinnerungen

Answer

Regulierung emotionaler Reaktionen

Answer

Abrufen von Erinnerungen

Answer

Verknüpfung von Erinnerungen

Question 19

Welche Aussage zur Konnektivität in neuronalen Netzwerken ist korrekt?

Accepted Answer

Die Konnektivität kann abhängig von Gehirnregion und kognitiver Aufgabe variieren.

Answer

Die Konnektivität beeinflusst nicht die Signalverarbeitung.

Answer

Die Konnektivität ist in allen neuronalen Netzwerken identisch.

Answer

Die Konnektivität verändert sich nur während der Entwicklung.

Question 20

Nennen Sie ein Grundprinzip der Netzwerktheorie.

Accepted Answer

Neuronale Interaktionen sind nicht-linear.

Answer

Neuronale Aktivität ist deterministisch.

Answer

Neuronale Netzwerke sind lineare Systeme.

Answer

Neuronale Verarbeitung ist sequentiell.

Question 21

Wie kodieren Neuronen in neuronalen Netzwerken primär Informationen?

Accepted Answer

Durch die Feuerrate

Answer

Durch die Spike-Dauer

Answer

Durch die Spike-Amplitude

Answer

Durch die Spike-Form

Question 22

Welche der folgenden Faktoren beeinflusst die Signalverarbeitung in neuronalen Netzwerken nicht?

Accepted Answer

Alter des Organismus

Answer

Neuronale Schaltungsarchitektur

Answer

Synaptische Stärke

Answer

Neurotransmitter-Freisetzung

Question 23

Welche experimentelle Methode eignet sich besonders zur Untersuchung der Signalverarbeitung in neuronalen Netzwerken?

Accepted Answer

Patch-Clamp-Elektrophysiologie

Answer

Elektroenzephalographie (EEG)

Answer

Magnetresonanztomographie (MRT)

Answer

Positronen-Emissions-Tomographie (PET)

Question 24

Wie tragen neuronale Schaltkreise zur Informationsverarbeitung bei?

Accepted Answer

Durch die Bildung von funktionellen Einheiten

Answer

Durch die Hemmung der neuronalen Aktivität

Answer

Durch die Erhöhung der neuronalen Plastizität

Answer

Durch die Isolierung von Neuronen

Question 25

Welche Aussage zur neuronalen Plastizität ist zutreffend?

Accepted Answer

Sie ermöglicht es neuronalen Netzwerken, sich an veränderte Umgebungsbedingungen anzupassen.

Answer

Sie tritt nur während der Entwicklung auf.

Answer

Sie ist ein irreversibler Prozess.

Question 26

Welche Aussage über Langzeitpotenzierung (LTP) ist korrekt?

Accepted Answer

Sie ist eine Form der synaptischen Verstärkung.

Answer

Sie ist immer mit einer Abnahme der neuronalen Plastizität verbunden.

Answer

Sie tritt nur in inhibitorischen Synapsen auf.

Answer

Sie ist nicht an Gedächtnisprozessen beteiligt.

Question 27

Wie können neuronale Netzwerke Informationen langfristig speichern?

Accepted Answer

Durch die Modifikation synaptischer Stärken

Answer

Durch die Änderung der neuronalen Morphologie

Answer

Durch die Bildung neuer Neuronen

Answer

Durch die Veränderung des Neurotransmitterprofils

Question 28

Welche Aussage über künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) ist richtig?

Accepted Answer

Sie imitieren die Struktur und Funktion biologischer neuronaler Netzwerke.

Answer

Sie sind immer deterministisch.

Answer

Sie können nur lineare Funktionen approximieren.

Question 29

Welche der folgenden Aussagen trifft auf die Netzwerktheorie zu?

Accepted Answer

Neuronale Netzwerke sind nichtlineare Systeme, die Informationen in komplexen Mustern verarbeiten.

Answer

Neuronale Netzwerke sind lineare Systeme, die Informationen in einer unidirektionalen Weise verarbeiten.

Question 30

Welche der folgenden Aktivierungsfunktionen wird in rekurrenten neuronalen Netzwerken häufig verwendet?

Accepted Answer

LSTM-Einheit

Answer

Sigmoid-Funktion

Answer

ReLU-Funktion

Answer

Tanh-Funktion

Question 31

Welche der folgenden Optimierungsmethoden wird für die Verarbeitung großer Datensätze verwendet?

Accepted Answer

Stochastischer Gradientenabstieg

Answer

Evolutionsalgorithmen

Answer

Gradientenabstieg

Answer

Simulated Annealing

Question 32

Welche der folgenden Anwendungen neuronaler Netzwerke wird im Bereich der Finanzwirtschaft verwendet?

Accepted Answer

Betrugserkennung

Answer

Spracherkennung

Answer

Bilddiagnose

Answer

Natural Language Processing

Question 33

Welcher der folgenden Prozesse ist wesentlich für die Signalverarbeitung in neuronalen Netzwerken?

Accepted Answer

Dendritische Integration

Answer

Mitose

Answer

Fermentation

Answer

Photosynthese

Question 34

Welche der folgenden Zellen ist für die Signalübertragung in neuronalen Netzwerken verantwortlich?

Accepted Answer

Neuron

Answer

Astrozyt

Answer

Oligodendrozyt

Question 35

Welcher Teil des Neurons empfängt in der Regel Signale von anderen Neuronen?

Accepted Answer

Dendriten

Answer

Axon

Answer

Soma

Answer

Axonhügel

Question 36

Welcher Mechanismus ist für die Beendigung eines Aktionspotentials verantwortlich?

Accepted Answer

Repolarisation

Answer

Transduktion

Answer

Depolarisation

Answer

Hyperpolarisation

Question 37

Welche der folgenden Arten von Synapsen ist hemmend?

Accepted Answer

GABAerge Synapse

Answer

Dopaminerge Synapse

Answer

Glutamaterge Synapse

Answer

Acetylcholinerge Synapse

Question 38

Welcher Algorithmus wird häufig für das maschinelle Lernen in neuronalen Netzwerken eingesetzt?

Accepted Answer

Rückausbreitungsalgorithmus

Answer

Dijkstra-Algorithmus

Answer

A*-Algorithmus

Answer

Evolutionsalgorithmus

Question 39

Welche der folgenden Anwendungen nutzt neuronale Netzwerke?

Accepted Answer

Bilderkennung

Answer

Wettervorhersage

Answer

Quantenmechanik

Answer

Statistische Modellierung

Question 40

Welche Beziehung besteht zwischen der Stärke eines Reizes und der Feuerrate eines Neurons?

Accepted Answer

Intensitäts-Reaktions-Funktion

Answer

Integratormodell

Answer

Sherrington-Modell

Answer

Hodgkin-Huxley-Modell

Question 41

Welche Wirkung hat die Aktivierung einer hemmenden Synapse auf das Membranpotential des postsynaptischen Neurons?

Accepted Answer

Reduktion des Membranpotenzials

Answer

Erhöhung des Membranpotenzials

Answer

Verkürzung der Aktionspotenzial-Dauer

Answer

Vergrößerung des Aktionspotenzial-Amplituden

Question 42

Welcher Teil des Neurons empfängt hauptsächlich synaptische Eingaben?

Accepted Answer

Dendriten

Answer

Axonhügel

Answer

Axon

Answer

Soma

Question 43

Welche Ionenkanäle sind hauptsächlich für die Erregung von Neuronen verantwortlich?

Accepted Answer

Natriumkanäle

Answer

Calciumkanäle

Answer

Kaliumkanäle

Answer

Chloridkanäle

Question 44

Welcher Neurotransmitter wird hauptsächlich an erregenden Synapsen freigesetzt?

Accepted Answer

Glutamat

Answer

Serotonin

Answer

GABA

Answer

Dopamin

Question 45

Welcher Mechanismus verhindert, dass ein Neuron kontinuierlich Aktionspotenziale feuert?

Accepted Answer

Refraktärzeit

Answer

Exzitation

Answer

Adaptation

Answer

Hemmung

Question 46

Welcher Hirnbereich ist hauptsächlich für die Verarbeitung von visuellen Informationen verantwortlich?

Accepted Answer

Visueller Kortex

Answer

Hippocampus

Answer

Kleinhirn

Answer

Amygdala

Question 47

Welche Aussage über neuronale Kodierung ist FALSCH?

Accepted Answer

Die Frequenz von Aktionspotenzialen ist die EINZIGE Methode, mit der Neuronen Informationen codieren.

Answer

Zeitliche Kodierung spielt eine Rolle bei der Informationsverarbeitung.

Answer

Die Amplitude von Aktionspotenzialen ist in der Regel konstant.

Question 48

Welche Art von synaptischer Plastizität ist mit Langzeitpotenzierung (LTP) verbunden?

Accepted Answer

Langfristige Verstärkung der synaptischen Übertragung.

Answer

Kurzzeitig erhöhte synaptische Übertragung.

Answer

Langfristige Abschwächung der synaptischen Übertragung.

Question 49

Welche Aussage über neuronale Netzwerke ist RICHTIG?

Accepted Answer

Neuronale Netzwerke können komplexe Muster erkennen und verarbeiten.

Answer

Neuronale Netzwerke sind statisch und unveränderlich.

Answer

Neuronale Netzwerke können nur einfache Informationen verarbeiten.

Question 50

Welcher Neuronentyp ist für die Verarbeitung visueller Informationen im Gehirn verantwortlich?

Accepted Answer

Ganglienzellen

Answer

Interneuronen

Answer

Motorneuronen

Question 51

Was ist der Hauptunterschied zwischen Feedforward- und rekurrenten neuronalen Netzwerken?

Accepted Answer

Feedforward-Netzwerke verarbeiten Informationen in einer Richtung, während rekurrente Netzwerke Schleifen haben, die Rückkopplung ermöglichen.

Answer

Feedforward-Netzwerke sind komplexer als rekurrente Netzwerke.

Question 52

Welche Rolle spielen Inhibitoren in neuronalen Netzwerken?

Accepted Answer

Inhibitoren regulieren die Aktivität anderer Neuronen und verhindern Übererregung.

Answer

Inhibitoren spielen keine wichtige Rolle in neuronalen Netzwerken.

Answer

Inhibitoren verstärken die Aktivität anderer Neuronen.

Question 53

Warum ist synaptische Plastizität für die Lernfähigkeit wichtig?

Accepted Answer

Synaptische Plastizität ermöglicht es neuronalen Netzwerken, sich an neue Erfahrungen anzupassen und zu lernen.

Answer

Synaptische Plastizität hat keinen Einfluss auf die Lernfähigkeit.

Question 54

Was beschreibt die Hebbsche Regel?

Accepted Answer

Wenn zwei Neuronen gleichzeitig aktiv sind, wird die Verbindung zwischen ihnen verstärkt.

Answer

Wenn zwei Neuronen gleichzeitig aktiv sind, wird die Verbindung zwischen ihnen geschwächt.

Answer

Die Hebbsche Regel beschreibt die Funktionsweise von Inhibitoren.

Question 55

Was beschreibt ein künstliches neuronales Netzwerk?

Accepted Answer

Künstliche neuronale Netzwerke sind mathematische Modelle, die die Funktionsweise biologischer neuronaler Netzwerke nachahmen.

Answer

Künstliche neuronale Netzwerke sind identisch mit biologischen neuronalen Netzwerken.