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首页> 外文会议>2011 IEEE International Conference on Development and Learning >Development of a connection matrix for productive grounded cognition
【24h】

Development of a connection matrix for productive grounded cognition

机译：开发用于生产性地面认知的连接矩阵

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We investigate the development of a productive architecture for grounded cognition. Grounded representations cannot be copied to form compositional structures underlying productive cognition. Yet, they can be embedded in neural blackboard architectures, which provide a basis for productive cognition with grounded representations. In these architectures, compositional structures are formed by temporarily binding grounded representations using selective connection matrices. We present simulations that show that these selective connection matrices can develop on the basis of initially nonselective random connections. Two factors influence this development in particular: the variability of the initially nonselective random connections and the strength of the Hebbian and anti-Hebbian learning that influence the connections. To the best of our knowledge, this paper is the first to demonstrate the possibility of the development of a productive (compositional) architecture based on “in situ” (grounded) representations.
机译：我们调查了扎根认知的生产架构的发展。扎根的表述不能复制为构成生产性认知的构成结构。但是，它们可以嵌入到神经黑板架构中，该架构为具有扎实的表示形式的生产性认知提供了基础。在这些体系结构中，组成结构是通过使用选择性连接矩阵临时绑定接地表示而形成的。我们目前的仿真表明，这些选择性连接矩阵可以在最初的非选择性随机连接的基础上发展。有两个因素会特别影响这种发展：最初的非选择性随机连接的可变性以及影响连接的Hebbian和反Hebbian学习的强度。就我们所知，本文是第一个演示基于“原位”（基础）表示形式开发生产（组合）体系结构的可能性的文章。

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