本研究では、古典的条件付けにおける刺激置換の現象を再現するRNNモデルを提案する。モデルの中心となるのは、皮質の第5層錐体細胞をモデル化した「連合ニューロン」である。これらの細胞は、樹状突起と細胞体の二つの区画を持ち、条件刺激(CS)と無条件刺激(US)の情報を別々に受け取ることができる。この特性を活かした生物学的に妥当な学習ルールにより、CSの表現がUSの表現に置換されるという刺激置換の現象を再現できる。
モデルは、遅延条件付け、トレース条件付け、消去、ブロッキング、オーバーシャドウイング、顕著性効果、過剰期待といった、古典的条件付けの主要な現象を再現できる。また、パラメータの微調整を必要とせずに、動物実験と同程度の訓練量で複数のCS-US連合を学習できる。一方、一般的なヘブ型学習則では、混合表現を持つ刺激間の連合を学習することができない。
本モデルは、皮質の二つの帰納的バイアスが、柔軟な刺激間連合学習を可能にする上で重要な役割を果たすことを示唆している。すなわち、混合表現は複数の連合を同一のニューロン集団に効率的に表現できるようにし、二区画ニューロンの構造は生物学的に妥当な学習ルールを実現できるようにする。これらの特性は、皮質を持つ動物に進化的な優位性をもたらしたと考えられる。
In eine andere Sprache
aus dem Quellinhalt
arxiv.org
Wichtige Erkenntnisse aus
by Pantelis Vaf... um arxiv.org 09-23-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.13471.pdfTiefere Fragen