القشرة الأمامية للفص الجبهي، العقد القاعدية، الذاكرة العاملة
ذاكرة العمل في القشرة الأمامية للعقد القاعدية ( PBWM ) هي خوارزمية تقوم بنمذجة ذاكرة العمل في القشرة الأمامية للعقد القاعدية . [ 1 ]
يمكن مقارنتها بالذاكرة طويلة المدى (LSTM) من حيث الوظيفة، ولكنها أكثر قابلية للتفسير البيولوجي. [ 1 ] [ 2 ]
يستخدم نموذج القيمة الأساسية المكتسبة لتدريب نظام تحديث الذاكرة العاملة في قشرة الفص الجبهي، استنادًا إلى بيولوجيا قشرة الفص الجبهي والعقد القاعدية. [ 3 ]
يتم استخدامه كجزء من إطار عمل Leabra وتم تنفيذه في Emergent في عام 2019.
خلاصة
لطالما اعتُقد أن قشرة الفص الجبهي مسؤولة عن كلٍ من الذاكرة العاملة (الاحتفاظ بالمعلومات بشكل فوري للمعالجة) والوظائف التنفيذية (تحديد كيفية التعامل مع الذاكرة العاملة وإجراء المعالجة). ورغم تطوير العديد من النماذج الحاسوبية للذاكرة العاملة ، إلا أن الأساس الآلي للوظائف التنفيذية لا يزال غامضًا.
يُعدّ PBWM نموذجًا حاسوبيًا لقشرة الفص الجبهي للتحكم في نفسها وفي مناطق دماغية أخرى بطريقة استراتيجية ملائمة للمهمة. تعتمد آليات التعلم هذه على بنى تحت قشرية في الدماغ المتوسط والعقد القاعدية واللوزة الدماغية، والتي تُشكّل معًا بنية فاعل/ناقد. يتعلم نظام الناقد أي تمثيلات الفص الجبهي ذات صلة بالمهمة، ويُدرّب الفاعل، الذي بدوره يُوفّر آلية تحكم ديناميكية لتحديث الذاكرة العاملة. من الناحية الحاسوبية، صُمّمت آلية التعلم لحلّ مشكلتي تحديد المسؤولية الزمنية والبنيوية في آنٍ واحد.
يُقارن أداء النموذج بشكل إيجابي مع آليات التعلم الزمني القياسية القائمة على الانتشار العكسي في مهمة الذاكرة العاملة 1-2-AX الصعبة ، ومهام الذاكرة العاملة المعيارية الأخرى. [ 1 ]
نموذج
أولًا، توجد عدة شرائح منفصلة (مجموعات من الوحدات) في طبقات القشرة الجبهية الأمامية والجسم المخطط . يمكن تحديث كل شريحة بشكل مستقل، بحيث يستطيع هذا النظام تذكر عدة أشياء مختلفة في الوقت نفسه، ولكل منها "سياسة تحديث" مختلفة تحدد توقيت تحديث الذكريات والحفاظ عليها. تتم عملية الصيانة النشطة للذاكرة في القشرة الجبهية الأمامية، وتأتي إشارات التحديث (وسياسة التحديث بشكل عام) من وحدات الجسم المخطط (وهي مجموعة فرعية من وحدات العقد القاعدية ). [ 3 ]
يوفر PVLV إشارات التعلم المعزز لتدريب نظام البوابات الديناميكي في العقد القاعدية.
المدخلات الحسية والمخرجات الحركية
تتصل المدخلات الحسية بالقشرة الخلفية التي تتصل بدورها بالمخرجات الحركية. كما ترتبط المدخلات الحسية بنظام PVLV .
القشرة الخلفية
تشكل القشرة الخلفية الطبقات الخفية لعملية ربط المدخلات والمخرجات. وترتبط القشرة الجبهية الأمامية بالقشرة الخلفية لتوفير سياق لهذه العملية.
جندي أول
تحتوي وحدة التحكم في الخرج (PFC) على تمثيل محلي أحادي لوحدات الإدخال لكل شريط. وبالتالي، يمكنك الاطلاع على هذه التمثيلات في وحدة التحكم في الخرج ورؤية ما تحتفظ به الشبكة مباشرةً. تحتفظ وحدة التحكم في الخرج بالذاكرة العاملة اللازمة لأداء المهمة.
الجسم المخطط
هذا هو نظام البوابات الديناميكي الذي يمثل وحدات الجسم المخطط في العقد القاعدية . كل وحدة ذات فهرس زوجي ضمن شريط تمثل "انطلاق"، بينما تمثل الوحدات ذات الفهرس الفردي "عدم انطلاق". تتسبب وحدات "الانطلاق" في تحديث قشرة الفص الجبهي، بينما تتسبب وحدات "عدم الانطلاق" في احتفاظ قشرة الفص الجبهي بتمثيل الذاكرة الحالي.
توجد مجموعات من الوحدات لكل شريط.
في نموذج PBWM في Emergent ، تمثل المصفوفات الجسم المخطط.
صمامات PVLV
تُشكّل جميع هذه الطبقات جزءًا من نظام PVLV . يتحكّم نظام PVLV في تعديل الدوبامين في العقد القاعدية (BG). وبالتالي، يشكّل نظام BG/PVLV بنيةً فاعلةً ناقدةً، حيث يتعلّم نظام PVLV متى يُحدّث بياناته.
SNrThal
يمثل SNrThal المادة السوداء الشبكية (SNr) والمنطقة المرتبطة بها في المهاد ، مما يُنتج تنافسًا بين وحدات Go/NoGo ضمن شريط معين، ويُدار هذا التنافس باستخدام آلية "الفائزون يأخذون كل شيء" . إذا كان نشاط Go الإجمالي أكبر في شريط معين، فسيتم تنشيط وحدة SNrThal المرتبطة به، مما يُحفز التحديث في قشرة الفص الجبهي. لكل شريط، توجد وحدة واحدة في SNrThal.
VTA و SNc
تُعدّ منطقة السقيفية البطنية (VTA) والجزء المضغوط من المادة السوداء (SNc) جزءًا من طبقة الدوبامين . تُحاكي هذه الطبقة خلايا الدوبامين في الدماغ المتوسط، وتتحكم في تعديل الدوبامين للعقد القاعدية.
انظر أيضاً
مراجع
- 1 2 3 أورايلي، آر سي وفرانك، إم جيه (2006). "تفعيل الذاكرة العاملة: نموذج حسابي للتعلم في القشرة الأمامية والعقد القاعدية" . الحوسبة العصبية . 18 (2): 283-328 . doi : 10.1162/089976606775093909 . PMID 16378516. S2CID 8912485 .
- ↑ جيفاناندام، نيفاش (13 سبتمبر 2021). "مفاهيم تعلم الآلة غير المُقدَّرة حق قدرها ولكنها رائعة #5 - CST، PBWM، SARSA، ورسم خرائط سامون" . مجلة التحليلات الهندية . تم الاطلاع عليه بتاريخ 4 ديسمبر 2021 .
- 1 2 "Leabra PBWM" . CCNLab.
- خوارزميات التعلم الآلي
- علم الأعصاب الحاسوبي
