compcogneuro/web: necker-cube-simulation

+++ Categories = [“Simulations”] bibfile = “ccnlab.json” +++ TODO: SIM を axon に変換します。現在、Leabra でのみ利用可能です:

ネッカーキューブ シミュレーションを CCNシムズ で開きます。

{id=”フィギュア_ネッカーキューブ”}

このシミュレーションでは、曖昧な刺激を処理する際の制約充足の使用を検討します。ここで使用する例は、Necker cube ([[#figure_necker-cube]]) です。これは、2 つの方向のいずれかで立方体として表示できます。人々は、ある方向から見るか、別の方向から見るかの間を行ったり来たりする傾向があります。しかし、彼らがそれを同時に両方とみなすことは非常にまれです。言い換えれば、彼らは曖昧な刺激に対して 一貫した 全体的な解釈を形成する傾向があります。この一貫性は、可能な解釈によって課される制約を最大化する解釈を優先する制約満足システムの作用を反映しています。あるいは、立方体の解釈ごとに 1 つずつ、2 つの安定したアトラクターがあり、ネットワークはこれらのアトラクターの状態のいずれかに引き込まれると言うことができます。

制約を満たすための動的アトラクター

[ネットワーク] ビューでは、ネッカー キューブの頂点を表す 2 x 4 のサイズのニューロンの 2 つのプールがペアで下から上に表示されます。各立方体は、2 つの可能な解釈のうちの 1 つを表します (上の図の左側の立方体はパネル b に対応し、右側の立方体はパネル c に対応します)。すべてのユニットはレイヤー内の 1 つの全体的な抑制プール内にあり、その抑制は十分に強力であるため、いつでも 2 つのキューブのうち 1 つだけがアクティブになります。

• いつものように、重みを調べてみましょう (Wts / r.Wt を選択し、単位をクリックします)。

各ユニットがローカル近傍の頂点に接続されていることに注目してください。したがって、1 つの頂点がアクティブになると、他の頂点もアクティブになり、立方体全体の一貫した解釈がアクティブになる傾向があります。しかし同時に、立方体の別の解釈もその頂点を活性化し、抑制を介して活性化しようと競合します。

• ネットワーク内の Act の表示に戻り、それを実行します。ツールバーの Init を押し、決済プロセスを通じて Trial および Step の代わりに Step を Cycle に設定すると、実際の競合プロセスが表示されます。これにより、トライアル中に時間の経過とともにネットワークが進化するのを確認できます (そうしないと、あまりにも早く変化するので、見ることができません)。また、[サイクル] の横の数値を 5 に設定して、一度に 5 つのサイクルをステップ実行することもできるため、すべてのサイクルをクリックする必要がなくなります。

ランニング中、どちらの解釈も等しいが弱い量の興奮性入力を受け取ります。ネットワークが安定するにつれて、両方のキューブのユニットがちらつき、強度が前後に揺れ、最終的に一方のキューブが勝利して完全にアクティブになり、もう一方のキューブは非アクティブのままであることがわかります。

• Step をさらに数回 Trial および Step に戻し、どちらの方向に進む傾向があるかを確認します。

どのキューブが勝つかはランダムであることに注意してください。粘り強く続ければ、最終的には、1 つのキューブ全体がアクティブになり、もう 1 つが非アクティブになるのではなく、各キューブの一部がアクティブになるケースを観察できるかもしれません (ランダム シードの偶然の度合いによっては、これには数百回の試行が必要になる可能性があることに注意してください)。これが発生した場合は、Test Cycle Plot 内の Harmony 値のプロットに注目してください。これは、1 つの立方体上の一貫したソリューションに対応する他のすべてのトレースよりも大幅に下にある必要があります。したがって、重み制約の一貫性のない部分的な満足は、1 つのキューブ内の制約の完全な満足よりも調和が低くなります。

膜電位に追加されたノイズは、このシミュレーションで重要な役割を果たしています。ノイズがなければ、2 つの立方体解釈の間の「結びつきを壊す」ものは何もありません。これを確認するために、ノイズのレベルを操作してみましょう。

• コントロール パネルで Noise の値 0、.1、.01、.001 を試してください。 (この noide パラメータを変更した後は、必ず Init を押して有効にしてください)。

{id=”質問_ノイズ”}

さまざまなノイズ値 (0、.1、.01、.001) に対してネットワークの整定動作でどのような違いが観察されたかを報告し、ノイズがプロセスにどのような影響を与えるかについてこのことから何がわかるかを説明してください

最後に、ネッカー キューブ刺激の重要な心理的側面の 1 つは、人々は 2 つの可能な解釈の間で揺れ動く傾向があるということです。これはおそらく、ある解釈のために活性化されたニューロンが最終的に「疲れ」、他の競合するユニットが活性化できるようになるために発生します。ニューロンが疲労するこのプロセスは 順応 または 適応 と呼ばれ、教科書の ニューロン で取り上げられている、ニューロンの十分に確立された特性です。

• 適応をオンにするには、KNaAdapt ボタン [オン] をクリックし、そのボタンの下にある Cycles を 100 ではなく 1000 に設定します (効果を確認できるように、より多くのサイクルを実行します)。 「Step」をクリックします。 [Time VCR] ボタンを使用すると、アクティベーション状態が時間の経過とともにどのように変化したかを確認できます。 また、振動を示す時間の経過に伴う調和のグラフについては、Test Cycle Plot を確認してください。

ニューロンが疲労するにつれて、1 つの立方体から次の立方体へと数回振動するのを観察する必要があります。