Hatrlatma zdzenlemeli renme Ortam Eitilen Sistem Yarmal renme

Hatırlatma Özdüzenlemeli Öğrenme Ortam Eğitilen Sistem

Yarışmalı Öğrenme (competitive learning) Verilenler: n boyutlu p tane vektör Ağ Yapısı Öğrenme Süreci Kazananı bul Ağırlığını değiştir Öğrenme kuralı Amaca göre değişiyor Kazananı belirlemek amacıyla eğitim kümesindeki tüm veriler için nöronlara ilişkin ağırlıklar hesaplanmalı

Özdüzenlemeli Ağ (Self-Organizing Map) Verilenler: n boyutlu p tane vektör nöronların konumlarına ait bilgi Ağ Yapısı: Öğrenme Süreci: girişler http: //www. sis. pitt. edu/~ssyn/som/kohonen 1. gif 1. Yarışma: Her örüntü için ağdaki nöronlar aralarında yarışıyorlar. 2. İşbirliği: Kazanan nöron, komşu nöronlarla işbirliği yapıyor.

1. Yarışma: Toplam nöron sayısı ‘e en uygunu bulmak için ‘lere bak en büyüğünü seç ‘e en uygunu nöronun indisini belirle Nöronun konumunu belirlemek için önemli 2. İşbirliği: Kazanan nöron işbirliği yapacağı nöronları komşularından belirleyecek i. nöronun komşuluğu i. nöron ile j. nöron arasındaki mesafe S. Haykin, “Neural Networks- A Comprehensive Foundation”, 2 nd Edition, Prentice Hall, 1999, New Jersey.

nasıl hesaplanacak? Komşu nöronun konumu 2 - boyutlu düzlemde kazanan nöronun konumu Ağırlıkları Güncelleme: ‘nin değeri örüntüsü ile değiştirilecek Hebb öğrenme kuralı: eğiticisiz öğrenme için uygun hep artan veya azalan etkisi var Unutma terimi:

eğitim iki aşamalı özdüzenleme aşaması yakınsama aşaması

İleri ağ yapısı yarışmalı öğrenme ve Hebb öğrenme kuralı ile korku şartlanması için kullanılmıştır. . Armony, Servan-Schreiber, Cohen & Le. Doux (1997) • CS (Conditioned Stimulus) şartlı uyaran • US (Unconditioned Stimulus) • CS-US eşleştirilmesi şartsız uyaran tipik davranışlar fizyolojik tepkiler

Duygusal davranışlara ilişkin çalışmalar Nöral Yapılar Korteks Papez 1937 Cingulat gyrus Anterior talamik çekirdek hipokampus fornix Hipotalamus (mamilary yapılar) Amygdala Mc Lean 1952

Duygusal davranışlara ilişkin çalışmalar Nöral Yapılar Anterior cingulat korteks Medial orbitofrontal korteks Amygdala Ventral striatum Talamus Ventral Palideum (Gpi) MDmc, MDpc Subtalamik çekirdek Alexander 1990 Ventral palideum (Gpe)

Korku Şartlanması Şartlanma sırasında: İşitme alanı CS Talamus MGB CS korteks Amygdala

Serkan Çapkan, Lisans Bitirme Ödevi, 2007 Yapılan Nedir? Bir ses tonu ile birlikte, rahatsız edici bir etki uygulayarak beynin-deneğin-modelin o sese karşı şartlanmasını modellemek…

Yapılan Nedir? Örnek; Bir insana, çok sayıda farklı ses veriliyor. Bu seslerin herhangi biri ile birlikte, bu insanın ayağına küçük bir elektrik şoku uygulanıyor. Daha sonra yine sesler dinletilirken “o” ses verildiğinde, kişinin korkması bekleniyor

Yapılan Nedir? Bu çalışmada; Modele, 15 farklı ses veriliyor, bu seslere tepkisi ölçülüyor. Sonra, bu seslerden herhangi biri ile birlikte, modele rahatsız edici bir uyaran uygulanıyor. Daha sonra yine sesler aynı verilirken “o ses” verildiğinde, modelin beklenmeyen bir tepki vermesi bekleniyor

Ses Nasıl Modelleniyor? 16 boyutlu bir vektör (15 farklı frekansta ses) ……….

Ses Nasıl Modelleniyor? (15 farklı frekansta ses) Bu seslerin birbiriyle benzerliği… ………. 1 2 3 15

İşlem Basamakları Seslerin Uygulanması, tepkilerin ölçülmesi Yine seslerin uygulanması, 5. seste rahatsız edici uyaranın uygulanması Gözlem

Model

Örnek Bir İşlem (auditory cortex -> amygdala için) Auditory Cortex Amygdala Hücreye gelen girişin ağırlıklandırılması * =

Örnek Bir İşlem (auditory cortex -> amygdala için) Kazanan hücre çıkışının aktivasyon fonksiyonunda geçirilmesi

Örnek Bir İşlem (auditory cortex -> amygdala için) Diğer hücre çıkışlarının aktivasyon fonksiyonundan geçirilmesi = -μ* Tüm aktive edilmiş hücre çıkışları = +

Örnek Bir İşlem (auditory cortex -> amygdala için) Ağırlıkların Yenilenmesi Yalnızca değeri o bölgenin çıkışlarının ortalamasından büyük olan çıkışlara ilişkin ağırlıklar yenilenir , ,

İşlem Basamakları Seslerin Uygulanması Sesler ile birlikte rahatsız edici uyaranın uygulanması Gözlem

Sonuçların İncelenmesi (Seslerin İlk Uygulanması )

Sonuçların İncelenmesi (Seslerin İlk Uygulanması )

Sonuçların İncelenmesi (Seslerin İlk Uygulanması )

Sonuçların İncelenmesi (Seslerin İlk Uygulanması )

Sonuçların İncelenmesi (Şartlanmadan sonra ve öncekiler)

Sonuçların İncelenmesi (Şartlanmadan sonra ve öncekiler)

Sonuçların İncelenmesi (Şartlanmadan sonra ve öncekiler)

Sonuçların İncelenmesi (Şartlanmadan sonra ve öncekiler)

Sonuçların İncel. (Şartlanma öncesi ve sonrası çıkışların farkları)

Sonuçların İncel. (Şartlanma öncesi ve sonrası çıkışların farkları)

Sonuçların İncel. (Şartlanma öncesi ve sonrası çıkışların farkları)

Sonuçların İncel. (Şartlanma öncesi ve sonrası çıkışların farkları)

Uyarlanabilir Yankılaşım Teorisi (Adaptive Resonance Theory- Grossberg ) http: //www. cns. bu. edu/Profiles/Grossberg. Interests. pdf A crucial metatheoretical constraint is to insist upon understanding the behavioral data –which comes to us as static numbers or curves on a page – as the emergent properties of a dynamical process which is taking place moment-by-moment in an individual mind. One also needs to respect the fact that our minds can adapt on their own to changing environmental conditions without being told that these conditions have changed. One thus needs to frontally attack the problem of how an intelligent being can autonomously adapt to a changing world. Knowing how to do this, as with many other theoretical endeavors in science, is presently an art form. There are no known algorithms with which to point the way. Whenever we have attempted this task in the past, we have resisted every temptation to use homunculi, or else the crucial constraint on autonomous adaptation would be violated. The result has regularly been the discovery of new organizational principles and mechanisms, which we have then realized as a minimal model operating according to only locally defined laws that are capable of operating on their own in real time. The remarkable fact is that, when such a behaviorallyderived model has been written down, it has always been interpretable as a neural network. These neural networks have always included known brain mechanisms. The functional interpretation of these mechanisms has, however, often been novel because of the light thrown upon them by the behavioral analysis. The networks have also typically predicted the existence of unknown neural mechanisms, and many of these predictions have been supported by subsequent neurophysiological, anatomical, and even biochemical experiments over the years. Stephen Grossberg