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首页> 美国卫生研究院文献>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences >TRACX2: a connectionist autoencoder using graded chunks to model infant visual statistical learning
【2h】

TRACX2: a connectionist autoencoder using graded chunks to model infant visual statistical learning

机译：TRACX2：使用分级块为婴儿视觉统计学习建模的连接主义者自动编码器

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摘要

Even newborn infants are able to extract structure from a stream of sensory inputs; yet how this is achieved remains largely a mystery. We present a connectionist autoencoder model, TRACX2, that learns to extract sequence structure by gradually constructing chunks, storing these chunks in a distributed manner across its synaptic weights and recognizing these chunks when they re-occur in the input stream. Chunks are graded rather than all-or-nothing in nature. As chunks are learnt their component parts become more and more tightly bound together. TRACX2 successfully models the data from five experiments from the infant visual statistical learning literature, including tasks involving forward and backward transitional probabilities, low-salience embedded chunk items, part-sequences and illusory items. The model also captures performance differences across ages through the tuning of a single-learning rate parameter. These results suggest that infant statistical learning is underpinned by the same domain-general learning mechanism that operates in auditory statistical learning and, potentially, in adult artificial grammar learning.This article is part of the themed issue ‘New frontiers for statistical learning in the cognitive sciences’.
机译：即使是新生婴儿，也能够从感觉输入流中提取结构。然而，如何实现这一目标在很大程度上仍是一个谜。我们提出了一种连接器自动编码器模型TRACX2，该模型学会通过逐步构建块，以分布在其突触权重上的分布式方式存储这些块，以及在输入流中再次出现这些块时识别它们来提取序列结构。大块是分级的，而不是全有或全无。随着大块的学习，它们的组成部分变得越来越紧密地结合在一起。 TRACX2成功地对来自婴儿视觉统计学习文献的五个实验的数据进行了建模，包括涉及向前和向后过渡概率，低显着性嵌入块项，部分序列和虚幻项的任务。该模型还通过调整单学习率参数来捕获跨年龄段的性能差异。这些结果表明，婴儿统计学习得到了与听觉统计学习以及潜在的成人人工语法学习相同的领域通用学习机制的支持。本文属于主题问题``认知中的统计学习的新领域''的一部分科学”。

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