XIV - konekcionizam

Question 1

47. Pojma arhitekture i dinamike neuralnih mreža.

Answer 1

• arhitektura - br. slojeva i čvorova koji je čine
• dinamika - tip i ponderi veza među čvorovima
• paralelna obrada info
• sve neuralne mreže imaju vipe niova, a najmanje 2 - ulazni i izlazni
• čvorovi su nalik neuroima, međusobno povezani i ostvaruju uticaj samo tako što uzajamno deluju jedni na druge inb. ili ekscit. ef.
• veze su okarakterisane kvalitetom (eksc/inh) i intenzitetom koji se manifestuje preko pondera
• čvorovi se međusobno stimulišu, kada suma pondera dostigne prag akt čvora - on biva akt, i nastavlja da širi svoju akt. do susednih čvorova.
• širenje čvorova je propagacija, specif. za mreže koje imaju srednji nivo - nivo skrivenih jedinica
• nivo skrivenih jed. između ulaznog i izlaznog. omogućava Uč po principu povratnog širenja g (izraz se poredi sa željenim, modif. se najbliži izlazu sloj, pa onda svi do ulaza)

Question 2

48. Svojstva ‘‘računarskog’’ nasuprot ljudskog pamćenja.

Answer 2

• redna obrada, izvlačenje sve/ništa
• mozak - paralelna obrada, i sporija od računara -> izvlačenje može biti delimično - adresabilnost i kad se osteti info
• postepena degradacija Pa - aproksimirati deo
• skloni obezbeđivanju tipične vrednosti, ne znamo neku ifno - mreža to zamenjuje tipičnom info (vrednošću)

Question 3

49. Svojstva i kvaliteti kojima neuralne mreže oponašaju ljudsko ponašanje.

Answer 3

• neuralne mreže simuliraju ljudsko Pa na anlogiji neuroni-čvorovi
• mogu rešiti problem postepene degradacije -> aproksimacija izgubljene info
• simuliraju karakteristiku Pa koja se ogleda u davanju tipične vrednosti za nedostaći podatak + spontanu generalizaciju koju postižu širenjem akt. među čvorovima praveći stereotipe.
• neuralne mreže čuvaju inof u vezi između čvorova, a ne u samim čvorovima.

Question 4

50. Dometi i ograničenja konkcionističkog modeliranja kognicije kod ljudi.

Answer 4

• primene neuralnih mreža: percepcija govora, prepoznavanje viz. složaja, modeliranje deficita u amz. i formiranje strategija nekih igara
• prednosti konekc. modela:
  1. modeliranje ne zahteva posebno specif. i pohranjivanje pravila delovanja mozga
  2. jedino što treba znati je vrednost ulaza i ciljana vrednost izlaza

nedostaci konekci. modela:
1. inkluzivnost - može se modelirati skoro sve
2. problem ps. plauzibilnosti (prihvatljivosti)
3. rezultati su manje spektakularni u modeliranju kognitivno shvatljivih Si.