深度学习模型揭示语义饱和的机制
深度学习模型揭示语义饱和机制 语义饱和(semantic satiation),即一个词或短语在被重复很多次后失去意义这一现象,是一种众所周知的心理学现象。然而,导致这一机制的微观神经计算原理仍然未知。本文使用连续耦合神经网络(continuous coupled neural network, CCNN)建立深度学习模型,研究语义饱和的机制,并用神经元成分精确描述这一过程。研究结果表明,从介观角度来看,语义饱和可能是一个自下而上的过程,与现有的宏观心理学研究认为语义饱和是一个自上而下的过程不同,本文的模拟采用与经典心理学实验类似的实验范式,观察到相似的结果。语义目标的饱和类似于本文网络模型用于物体识别的学习过程,依赖于对象的连续学习和切换,神经耦合的增强或削弱影响饱和。综上,神经和网络机制...