Вычислительные модели раннего обучения детей

Какие в настоящее время используются биологически правдоподобные вычислительные модели/каркасы раннего обучения детей?

Лично я использовал нейронные сети с каскадной корреляцией для моделирования усвоения местоимений у детей , но, оглядываясь назад, я считаю эту схему нейробиологически неправдоподобной .

Имеются ли существующие вычислительные системы, которые использовались для раннего обучения и развития детей и которые имеют разумное биологическое обоснование? Например: просто быть моделью нейронной сети не является разумным оправданием, но модель нейронной сети имеет локальные правила обновления (например, обучение по Хеббу ) и более реалистично моделирует нейроны (вместо того, чтобы просто говорить, что они являются сигмовидной функцией без какого-либо дальнейшего биологического обоснования). ) было бы хорошо. Общие неконнекционистские концепции с эмпирическим обоснованием также представляют интерес, даже если они не имеют надежного редукционистского объяснения.

Примечания

Я задал альтернативную версию этого вопроса на Linguistics.SE , которая фокусируется на изучении языка, а не на общем обучении, но рассматривает как детей, так и взрослых.

Что означает «раннее обучение» в этом контексте? Это звучит слишком широко, но, возможно, это связано с моим относительным незнанием психологии развития.
@zergylord Думаю, под ранним обучением я бы имел в виду в основном обучение, когда мозг ребенка все еще подвергается массивному нейрогенезу ... то есть до того, как он опустится до уровня пластичности взрослого человека.
В этом случае я бы указал интересующую область (например, вычислительные модели изучения местоимений в раннем возрасте у детей), поскольку общая модель в настоящее время совершенно недоступна.
В качестве альтернативы вы могли бы использовать термин «правдоподобные алгоритмы» вместо «вычислительных моделей», поскольку последние, как правило, зависят от задачи, в то время как первые представляют собой парадигму построения моделей.
тогда я получу свою собственную статью (и те, на которые она ссылается) в качестве ответа. Я не хочу ограничиваться одной задачей, потому что тогда модели, которые вы получите, будут иметь очень мало смысла. Цель состоит в том, чтобы иметь модели и рамки, которые обобщают многие связанные задачи (например, CC NN используется во всех частях психологии развития). Я надеялся, что, оставив домен более открытым, я смогу получить ответы из областей, с которыми я не так хорошо знаком. Однако, если он слишком широк, я мог бы ограничить его моделями, связанными с лингвистическим/овладением языком.
@zergylord Тогда я заменю слова «вычислительная модель» на «фреймворк» или «теория». Спасибо за предложение!

Ответы (1)

Вот кое-что, что я откопал по поводу языка: диссертация по компьютерным наукам из Боулдера:

Сенсомоторные основы фонологии: вычислительная модель артикуляционного и фонетического развития в раннем детстве (1994)

в нем обсуждается то, что он называет HABLAR (иерархическое овладение языком на основе артикуляции путем обучения с подкреплением).

С редукционистской/биологической стороны развивающийся мозг имеет гораздо большее количество щелевых контактов. Я бы предположил, что это создаст гораздо более аналоговый мозг, поскольку щелевые контакты моделируются диффузно, в отличие от синаптических связей, которые можно моделировать более бинарным способом. Я бы предположил, что аналоговое управление экологическими и генетическими сигналами приводит к формированию и организации синаптической связи.

Интересно, можно ли найти корреляцию между пластичностью и щелевыми соединениями? Обнаружено, что они соединяют аксоны латерально в клетках гиппокампа (область мозга, которая остается пластичной во взрослом возрасте).

Вычислительные модели раннего обучения детей
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v