O princípio central do conexionismo é que os fenômenos mentais conseguem ser descritos por redes de unidades claro e, muitas vezes, os mesmos que se intercomunicam. A forma das conexões e das unidades varia de um paradigma para outro. Por exemplo, as unidades da rede conseguem retratar neurônios e as conexões poderiam representar sinapses.
um Outro padrão poderia fazer de cada unidade da rede uma expressão, e cada conexão uma indicação de similaridade semântica. Na maioria dos modelos conexionistas as redes mudam com o tempo. Um aspecto estreitamente relacionado e muito comum que os modelos conexionistas é a ativação. Em cada momento, uma unidade de rede é ativado por intermédio de um valor numérico que pretende retratar qualquer semblante da unidade.
Por exemplo, se as unidades do padrão são neurônios, a ativação podes retratar a possibilidade de que o neurônio gera um pico em teu potencial de ação. Se se trata de um modelo de propagação de ativação, desta maneira com o tempo a ativação de uma unidade se estenderá a todas as outras unidades conectadas a ela.
A propagação de ativação é a todo o momento uma característica dos modelos de redes neurais, e é muito comum nos modelos conexionistas utilizados na psicologia cognitiva. As redes neurais são modelos conexionistas mais utilizados hoje em dia. Muitas pesquisas que utilizam redes neurais são denominadas com o nome mais genérico de “conexionistas”. 1. Qualquer estado mental poderá ser reproduzido como um vetor (N)-dimensional de valores numéricos de ativação das unidades neurais de uma rede.
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2. A memória é construído no momento em que se alteram os valores que representam a potência das ligações entre as unidades neurais. A potência das conexões, ou “pesos”, são geralmente anunciados como uma matriz (N × N) dimensões. A Interpretação de suas unidades: conseguem interpretar como neurônios individuais ou grupos dessas.
A Definição de ativação: Existem muitas maneiras de definir a activação. O algoritmo de aprendizagem: Cada tipo de rede modifica tuas conexões de outra forma. Normalmente, cada alteração matematicamente determinado que se dê os pesos das conexões no decorrer do tempo será determinado como um “algoritmo de aprendizagem”.
Os conexionistas estão de acordo em que as redes neurais recorrentes (nas quais as conexões de rede podem formar uma etapa dirigido) são um padrão do cérebro mais do que as redes neurais feedforward (redes sem ciclos dirigidos). Muitos modelos recorrentes conexionistas bem como agrupam a suposição dos sistemas dinâmicos. Muitos pesquisadores, como Paul Smolensky, argumentaram que os modelos conexionistas irão evoluir pra sistemas dinâmicos não-lineares, com uma abordagem completamente constante e de múltiplas dimensões. Ramo de redes neurais do conexionismo sugere que o estudo da atividade mental é, na realidade, o estudo dos sistemas neurais. Isso vincula o conexionismo com a neurociência, com modelos que implicam diferentes graus de realismo biológico.
Os trabalhos conexionistas, em geral, não precisam ser biologicamente realistas, porém alguns pesquisadores de redes neurais, os cientistas computacionais, tentam modelar os estilos biológicos dos sistemas naturais neurais muito perto das denominadas “redes neuromórficas”. Muitos autores lhes atrai no conexionismo, a clara relação que se pode localizar entre a atividade neuronal e a cognição. Diversos estudos têm sido focados em gerar métodos de ensino-aprendizagem pelo conexionismo. Os conexionistas, geralmente, salienta-se a importância do aprendizado em seus modelos. Assim desenvolveram diversos procedimentos sofisticados de aprendizado pra redes neurais. A aprendizagem sempre implica a variação dos pesos de conexão.
