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当遗忘促进学习:统计学习的神经网络模型( When forgetting fosters learning: A neural network model for statistical learning )
AD Endress SP Johnson
学习常常需要将连续的信号分解成重复出现的单元，例如构成流畅语音的离散词；然后需要在内存中对这些单元进行编码。一个突出的候选机制涉及共现统计的统计学习，如过渡概率(TPs)，反映了来自同一单元的项目（例如，一个单词中的音节）比来自不同单元的项目更好地预测彼此。TP计算非常灵活和复杂。人类对前向和后向TPs敏感，计算相邻项目和较远距离项目之间的TPs，甚至识别新单位的TPs。我们用一个简单的模型来解释统计学习的这些特征，这个模型包含可调谐的Hebbian兴奋性连接和控制整个激活的抑制性相互作用。在弱遗忘的情况下，激活是持久的，在所有项目之间产生联想；在强烈的遗忘中，没有联想随之而来，因为激活不比刺激持久；在中间遗忘的情况下，网络再现了上述特征。因此，遗忘是这些复杂学习能力的关键决定因素。此外，根据先前统计学习和记忆编码之间的分离，我们的模型在没有可以放置项目的记忆存储的情况下再现了统计学习的特征。
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