Модель условного рефлекса

[d_zh]

Comments

[b00ter]

Приходит в голову словосочетание "генетические алгоритмы", но я сващик фалшивый, поэтому ничего толкового сказать не могу.

[d_zh]

Для них нужно наперед задать критерий того, что именно является решением. А тут как раз в этом и задача :-)

[b00ter]

Т.е. нужно построить нечто, что может продуцировать логические правила "если-то" на базе входной информации в динамике, т.е. с учетом срока жизни правил и разрушающих воздействий? Или я неправильно понял?

[b00ter]

Можно я пофантазирую, как редкостный дилетант, а ты скажешь, где я дурак и почему это никогда не заработает

[metaclass]

N входных каналов, считаем что по ним изредка приходит информация о наличии стимула. Т.е. 1 - стимул есть, 0 стимула нет.
Реальные входные данные (непрерывные и сложные) на такое, конечно, отображать придется какими-то хитрыми методами, но сути это менять не должно.

Входные каналы пропустить через фильтр, который задержит падающий фронт сигнала, или превратит его в медленно затухающий. RC-цепочка, короче.

Полученные N сигналов коррелировать между собой методом "если пришли одновременно - увеличиваем вес в соответствующей ячейке матрицы NхN, если нет, то уменьшаем вес". И используем этот же вес для отображения входных сигналов на воспринимаемые.
Нужно подобрать параметры фильтров на входе и функции которая меняет вес в ячейка в зависимости от соотношения сигналов и предыдущего веса, в итоге, по идее, должно получится как раз требуемое.

[b00ter]

Рэбе, а на FPGA повторить? ;)

[metaclass]

FPGA не умею, но по идее проблем быть не должно. Обычные численные методы/ТАУ/разностные схемы же.

[d_zh]

Мне кажется, что в такой схеме сделано очень много предположений о том, какой должен быть сигнал, не?

[greesha]

А почему на нейросетях не представляется возможным? Или это ограничение в постановке задачи?

[d_zh]

В нейронной сети непонятно куда девать время. Сигнал по одному каналу *предшествует* сигналу по другому.

[metaclass]

А разве на нейронных сетях нельзя сымитировать фильтр с заданной импульсной характеристикой? Вроде ж сети с обратными связями бывают.

[d_zh]

Так ведь импульсная характеристика как раз не задана наперед.

[si14]

Очень интересно.
1) хотя бы временное окно, в течение которого поступают два интересующих сигнала, известно?
2) сигналы обязательно поступают по *разным* каналам?
3) ограничения по времени/памяти?

[d_zh]

1. Ну окно можно как-то ограничить диапазоном. Для животного, я думаю, что в пределах нескольких минут.

2. Да, обязательно. В классическом биологическом условном рефлексе - это всегда надстройка над безусловным. То есть канал заведомо альтернативный.

3. Ну, можно считать, что и то и другое бесконечны.

[si14]

Почему бы не вот так, кстати? Вроде базовые свойства рефлексов сохраняются, если видим новые типы сигналов - увеличиваем матрицу https://gist.github.com/fbbf7d1a7afa13ad27c1

[d_zh]

О, отлично! Вполне себе модель!

А мы можем ослабить требование того, что сигналы наперед идентифицированы? Т.е. например, если допустить, что сигналом может быть последовательность типа (1,0,3,0,1,1), но наперед мы этого не знаем?

[si14]

Хм. Вероятно, поможет повышение размерности (потому как, по сути, сигнал вида 1, 0, 3, 0, 1, 1 и следом за ним 3, 4, 3, 2, например, это то же самое, что и рефлекс на 1, 0, 3, 0, 1, 1, ..., 3, 4, 3, 2). В той модели, что я привёл, рассматривается «однократное» усиление «возбуждения» связи; т.е. поступление какого-то сигнала можно рассматривать как «возбуждение» вершины в графе, что, в свою очередь, «возбуждает» связи с соседними вершинами (мы предполагаем, что все вершины связаны со всеми). Дальше можно либо напрямую «ходить по связям» (что кажется мне не имеющим смысла на первый взгляд, потому как граф полносвязанный), либо рассматривать «матрицы связанности» более высоких порядков, где каждое последующее измерение - один «шаг» в прошлое.