Обучаемая модель заучивания последовательности движений на основе гетероассоциативной нейронной сети

На основании психофизиологических экспериментов по исследованию процессов обучения заучиванию последовательности движений руки разработана модель на базе двунаправленной гетероассоциативной сети, качественно воспроизводящая различные характеристики ошибок испытуемых до обучения. Процессы обучения моделируются при обучении сети с использованием алгоритма QLBAM. Проанализированные в работе различные классы ошибок испытуемых — повторные и иные ошибки — обладают различными временными характеристиками, которые связаны, по-видимому, с различными стадиями процесса заучивания последовательности. Характер изменения долей модельных ошибок разных типов при обучении и число итераций, требуемых модели для перехода в устойчивое состояние, подобно характеру изменения подобных величин в психофизических опытах. Предполагается, что эффект сохранения повторных ошибок в психофизических опытах может быть интерпретирован при построении модели как сохранение ложных аттракторов сети при заучивании. Моделирование процесса обучения заучиванию с использованием алгоритма QLBAM позволяет воспроизвести снижение неповторных ошибок, демонстрировавшееся в опытах с испытуемыми. Таким образом, на первом этапе применяется линейный алгоритм, формирующий симметричную матрицу, обладающую пониженной емкостью, а на втором этапе с использованием алгоритма QLBAM итерационно решается нелинейная оптимизационная задача, позволяющая формировать несимметричную матрицу большей емкости. Можно предполагать, что эти этапы отражают процессы запоминания последовательностей движений в рабочей и долговременной памяти человека.