Klassieke conditionering is een psychologisch proces waarbij dieren of mensen gewenste of onaangename stimuli koppelen (bijv. voedsel of een pijnlijke ervaring) met een schijnbaar neutrale stimulus (bijv. het geluid van een bel, de flits van een licht, etc.) nadat deze twee stimuli herhaaldelijk samen worden gepresenteerd. De Russische psycholoog Ivan Pavlov bestudeerde diepgaande klassieke conditionering en introduceerde het idee van "associatief geheugen, " wat inhoudt dat er sterke associaties worden opgebouwd tussen de aangename / onaangename en neutrale stimuli.

Pavlov staat bekend om zijn studies over honden, waarin hij de dieren voedsel gaf nadat ze een specifiek geluid hadden gehoord voor verschillende proeven. interessant, hij merkte op dat de honden uiteindelijk zouden gaan kwijlen (d.w.z. anticiperen op het eten) na het horen van het geluid, zelfs als het eten nog niet aan hen was gepresenteerd. Dit suggereert dat ze hadden geleerd het geluid te associëren met de komst van voedsel.

In recente jaren, onderzoekers hebben geprobeerd rekentools te ontwikkelen, met name machine learning-technieken, geïnspireerd door biologische mechanismen, en ze hebben zich vaak laten inspireren door klassieke conditionering. Sommige van deze benaderingen, geïnspireerd op het werk van Pavlov, proberen het 'associatieve geheugen' te reproduceren dat hij opmerkte in machines die memristors gebruiken, Dit zijn elektronische componenten die fungeren als geheugen voor apparaten.

Een team van onderzoekers van de Zhengzhou University of Light Industry en de Huazhong University of Science and Technology in China heeft onlangs een nieuw op memristor gebaseerd neuraal netwerkcircuit ontwikkeld dat Pavlovs notie van associatief geheugen reproduceert. Hun circuit, gepresenteerd in een paper gepubliceerd in Transacties op cybernetica , is ontworpen om enkele van de beperkingen te overwinnen van eerder voorgestelde op memristor gebaseerde neurale netwerken die associatief geheugen reproduceren.

"De meeste op memristor gebaseerde Pavlov-neurale netwerken met associatief geheugen vereisen strikt dat alleen gelijktijdig voedsel en ring associatief geheugen lijken te genereren, " legden de onderzoekers uit in hun paper. "In dit artikel, de tijdsvertraging wordt overwogen om associatief geheugen te vormen wanneer de voedselstimulus een bepaalde tijd achterblijft bij de ringstimulus."

Het op memristor gebaseerde neurale netwerkcircuit dat door de onderzoekers is ontwikkeld, heeft drie belangrijke componenten, een synapsmodule, een spanningsregelmodule en een tijdvertragingsmodule. Zijn unieke structuur, met name de vertragingsmodule, stelt het in staat om associaties te creëren, zelfs als een opvallende stimulus, wat in Pavlovs hondenexperimenten voedsel was, verschijnt enige tijd na een neutrale stimulus (bijv. een geluid).

Dit is een bijzonder opmerkelijke prestatie, aangezien de meeste eerder ontwikkelde op memristor gebaseerde neurale netwerken deze associaties alleen kunnen creëren als de twee stimuli tegelijkertijd naar het netwerk worden gevoerd. Ook de snelheid waarmee het door het team gepresenteerde circuit leert om associaties te maken kan aangepast worden, eenvoudig door de tijdsduur tussen de neutrale en de meest opvallende stimuli te veranderen.

"Functies zoals leren, vergeten, snel leren, langzaam vergeten en vertraagd leren worden geïmplementeerd door het circuit, " schreven de onderzoekers in hun paper. "Het Pavlov-neuraal netwerk met associatief geheugen met time-delay learning biedt een referentie voor de verdere ontwikkeling van hersenachtige systemen."

Algemeen, de onderzoekers van de Zhengzhou University of Light Industry en de Huazhong University of Science and Technology hebben een effectief ontwerp geïntroduceerd voor op memristor gebaseerde neurale netwerksystemen, geïnspireerd op het begrip Pavloviaanse conditionering. In de toekomst, het circuit dat ze ontwikkelden zou verschillende interessante toepassingen kunnen hebben, bijvoorbeeld, helpen bij de ontwikkeling van computerhulpmiddelen die psychologische processen die bij dieren of mensen worden waargenomen, effectiever reproduceren. Het team is nu van plan om verder te werken aan het circuit, het optimaliseren van de prestaties, het vereenvoudigen van de structuur en het proberen te integreren in andere apparaten.

© 2019 Wetenschap X Netwerk