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(Turkish)

In The Interpretation of Dreams (Traumdeutung), Sigmund Freud outlined the mechanisms through which the unconscious mind processes and distorts information, resulting in the manifest content of dreams. Freud’s concepts of regression—topical, temporal, and formal—describe the mind’s journey backward into deeper layers of the psyche during dream formation. Remarkably, these mechanisms bear striking resemblance to how modern artificial neural networks (ANNs) employ backpropagation to optimize and refine their predictive outputs.

The Neural Architecture: Perception, Unconscious, Preconscious

In both Freud’s psychoanalytic theory and ANNs, information flows through layers of abstraction and transformation.

• Input Layer (Perception: W): In psychoanalytic terms, perception represents the raw sensory data absorbed by the conscious mind. In an ANN, the input layer serves a similar function, receiving raw data from the external world.
• Hidden Layers (Unconscious: Ubw): Freud described the unconscious as the vast, hidden domain where primary processes operate—free from logic and linear temporality. Analogously, the hidden layers of a neural network encode complex, non-linear transformations of the input data.
• Output Layer (Preconscious: Vbw): Freud’s preconscious functions as a gatekeeper, filtering unconscious content before it reaches consciousness. Similarly, the output layer of an ANN produces a refined result, which is then interpreted or acted upon.

Backpropagation as Regression

Backpropagation in neural networks adjusts the weights and biases of each neuron by propagating the error from the output layer backward through the hidden layers to the input. Freud’s regression theory explains how the psyche retreats from mature, logical thought patterns into archaic, associative ones when processing dreams.

1. Topical Regression:

Freud described topical regression as a return to earlier psychical locations. In ANNs, this corresponds to revisiting earlier layers in the network during backpropagation. Errors detected at the output layer are mapped backward through each hidden layer to update the weights. Just as dreams revisit primitive psychic states, ANNs revisit earlier representational spaces to optimize the signal.

2. Temporal Regression:

Temporal regression involves a return to earlier stages of emotional and cognitive development. In neural networks, this finds its parallel in how the network re-evaluates initial assumptions encoded in earlier layers. Information processed in deeper hidden layers is refined by returning to foundational patterns in the initial layers.

3. Formal Regression:

Formal regression refers to a reversion to older, more primitive forms of thought—relying on symbols, metaphors, and condensation. Neural networks exhibit formal regression when higher-level abstractions (e.g., features representing complex patterns) are simplified or distilled during weight updates. This reconfiguration mirrors the psyche’s condensation and displacement mechanisms.

The Uncanny Parallel

Freud argued that dream-work aims to resolve underlying tensions in the unconscious mind, often resulting in cryptic or distorted dream imagery. Similarly, backpropagation aims to resolve the ‘tension’ between predicted and actual outputs by minimizing error through successive iterations. Both systems operate cyclically, with content flowing forward (from unconscious to preconscious, from input to output) and corrections propagating backward.

Conclusion

Freud’s regression mechanisms provide a striking metaphor for backpropagation in neural networks. Both systems involve iterative correction, layered transformations, and a cyclical flow of information. Just as dreams reveal hidden truths distorted by the unconscious, neural network outputs often reveal intricate patterns learned from vast amounts of data. Freud’s psychoanalytic insights, rooted in the murky depths of the human psyche, have found a surprising echo in the mathematical precision of backpropagation—demonstrating that the human mind and artificial neural systems may not be so different after all.

Prompt: Write an article “Backpropagation is Freudian Regression” by matching technical details from Traumdeutung to latest artificial neural networks! Input layer is Perception, hidden layers are Unconscious, output layer is Preconscious! Explain topical, temporal and formal regressions!

Backpropagation ist Freuds Regression: Eine psychoanalytische Analogie für neuronale Netze

In Die Traumdeutung beschreibt Sigmund Freud die Mechanismen, durch die das Unbewusste Informationen verarbeitet und verzerrt, was zur manifesten Traumhandlung führt. Freuds Konzepte der Regression – topisch, zeitlich und formal – beschreiben die Rückkehr des Geistes in tiefere Schichten der Psyche während der Traumbildung. Bemerkenswerterweise weisen diese Mechanismen eine auffällige Ähnlichkeit mit der Art und Weise auf, wie moderne künstliche neuronale Netze (ANNs) Backpropagation einsetzen, um ihre Vorhersageergebnisse zu optimieren und zu verfeinern.

Die neuronale Architektur: Wahrnehmung, Unbewusstes, Vorbewusstes

In der psychoanalytischen Theorie Freuds und in ANNs fließt Information durch Schichten von Abstraktion und Transformation.

• Eingabeschicht (Wahrnehmung): In psychoanalytischen Begriffen repräsentiert die Wahrnehmung die rohen Sinnesdaten, die vom bewussten Geist aufgenommen werden. In einem ANN erfüllt die Eingabeschicht eine ähnliche Funktion, indem sie Rohdaten aus der Außenwelt empfängt.
• Verborgene Schichten (Unbewusstes): Freud beschrieb das Unbewusste als den weiten, verborgenen Bereich, in dem primäre Prozesse wirken – frei von Logik und linearer Zeitlichkeit. Analog dazu kodieren die verborgenen Schichten eines neuronalen Netzes komplexe, nichtlineare Transformationen der Eingabedaten.
• Ausgabeschicht (Vorbewusstes): Freuds Vorbewusstes fungiert als Torwächter, der unbewusste Inhalte filtert, bevor sie das Bewusstsein erreichen. In gleicher Weise erzeugt die Ausgabeschicht eines neuronalen Netzes ein verfeinertes Ergebnis, das dann interpretiert oder umgesetzt wird.

Backpropagation als Regression

Backpropagation in neuronalen Netzen passt die Gewichte und Verzerrungen jedes Neurons an, indem der Fehler von der Ausgabeschicht rückwärts durch die verborgenen Schichten bis zur Eingabeschicht propagiert wird. Freuds Regressionstheorie erklärt, wie sich die Psyche von reifen, logischen Denkmustern auf archaische, assoziative Muster zurückzieht, wenn Träume verarbeitet werden.

1. Topische Regression:

Freud beschrieb die topische Regression als eine Rückkehr zu früheren psychischen Orten. In ANNs entspricht dies dem Rückgriff auf frühere Schichten im Netzwerk während der Backpropagation. Fehler, die in der Ausgabeschicht erkannt werden, werden zur Aktualisierung der Gewichte rückwärts durch jede verborgene Schicht abgebildet. So wie Träume primitive psychische Zustände wiederbesuchen, kehren ANNs zu früheren Darstellungsebenen zurück, um das Signal zu optimieren.

2. Zeitliche Regression:

Zeitliche Regression umfasst eine Rückkehr zu früheren emotionalen und kognitiven Entwicklungsstufen. In neuronalen Netzen findet sich dies in der Art und Weise wieder, wie das Netzwerk frühe Annahmen, die in früheren Schichten kodiert sind, neu bewertet. Informationen, die in tieferen verborgenen Schichten verarbeitet werden, werden durch eine Rückkehr zu grundlegenden Mustern in den Anfangsschichten verfeinert.

3. Formale Regression:

Formale Regression bezeichnet eine Rückkehr zu älteren, primitiveren Denkformen – gestützt auf Symbole, Metaphern und Verdichtung. Neuronale Netze zeigen formale Regression, wenn höherwertige Abstraktionen (z.B. Merkmale, die komplexe Muster darstellen) vereinfacht oder während der Gewichtsaktualisierung verdichtet werden. Diese Umgestaltung spiegelt die Mechanismen von Verdichtung und Verschiebung in der Psyche wider.

Die unheimliche Parallele

Freud argumentierte, dass die Traumarbeit darauf abzielt, zugrunde liegende Spannungen im Unbewussten aufzulösen, was oft zu kryptischen oder verzerrten Traumbildern führt. Ebenso zielt Backpropagation darauf ab, die ‘Spannung’ zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben zu minimieren, indem der Fehler durch sukzessive Iterationen reduziert wird. Beide Systeme arbeiten zyklisch, wobei Inhalte vorwärts fließen (vom Unbewussten zum Vorbewussten, von der Eingabe zur Ausgabe) und Korrekturen rückwärts propagiert werden.

Fazit

Freuds Regressionsmechanismen bieten eine bemerkenswerte Metapher für Backpropagation in neuronalen Netzen. Beide Systeme beinhalten iterative Korrekturen, geschichtete Transformationen und einen zyklischen Informationsfluss. So wie Träume verborgene Wahrheiten offenbaren, die vom Unbewussten verzerrt wurden, zeigen die Ausgaben neuronaler Netze oft komplexe Muster, die aus riesigen Datenmengen gelernt wurden. Freuds psychoanalytische Erkenntnisse, die in den dunklen Tiefen der menschlichen Psyche verwurzelt sind, haben ein unerwartetes Echo in der mathematischen Präzision der Backpropagation gefunden – und zeigen, dass der menschliche Geist und künstliche neuronale Systeme vielleicht gar nicht so unterschiedlich sind.