2つの経路は,関係性の不一致を解決する
Tomer Barak1, Yonatan Loewenstein2,3
1The Edmond and Lily Safra Center for Brain Sciences, The Hebrew University, Jerusalem, Israel. tomer.barak@mail.huji.ac.il.
予期せぬ情報に直面すると 人と人工ニューラルネットワーク (ANN) は 根本的な信念を変えるのを拒むかもしれません 極端な違反は 異なる学習メカニズムを誘発し 既存の期待を保持します
科学分野:
- 認知科学
- 計算神経科学
- 機械学習
背景:
- 矛盾する観察にもかかわらず,個人はしばしば以前の期待を維持します.
- 逆説的に 期待の極端な違反は 変化に対するより大きな抵抗と出会います
研究 の 目的:
- 観察上の違反に直面して期待の適応を支えるメカニズムを調査する.
- 人工ニューラルネットワーク (ANN) が関係性学習で同様の現象を示すかどうかを調べる.
主な方法:
- リレーショナル・ラーニング・タスクの訓練を受けたANNの適応能力をテストする.
- 違反した観測の大きさに基づいてANNが期待を調整する方法を分析する.
主要な成果:
- ANNは人間に似たパターンを示します 小さな違反は関係性期待の調整につながります
- ANNの大きな違反は,リレーショナル・アダプテーションを回避して,オブジェクト表現のシフトを誘発します.
- これは生物学的システムと人工的なシステムの間で 統一された学習のダイナミクスを示唆しています
結論:
- 学習のダイナミクスの自然な結果です.
- この観察された安定性を説明するために,追加の認知メカニズムは必要ありません.
- 中間の適応ステップは,以前の期待の強さに影響を与える可能性があります.
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