МОДЕЛЬ НЕЙРОДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОРОЖДЕНИЯ РЕЧИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Результат исследований: Материалы конференцийтезисы

Аннотация

ю моделей нейронных сетей (НС). Необходимо сопоставить модель мозга человека,
построенную на основе биоэлектрических измерений, с моделью, построенной на речевых
данных. Для изучения механизмов взаимодействия различных участков мозга по данным ЭЭГ,
мы используем модель BCNN (Gorbunov I., Semenov P., 2009). Данная модель является НС глу-
бокого обучения в процессе построения которой на множестве ЭЭГ сигналов возможен под-
бор матрицы связей между различными мозговыми центрами, предсказывающей динамику
изменения векторов потенциалов мозга от всех ЭЭГ отведений по предыдущим их значениям.
Также мы использовали эту модель для построения модели речепорождения по данным по-
рожденных испытуемыми текстов (Горбунов И.А., Зайнутдинов М.Р., Локоткова М.А., 2015).
В этом случае каждое слово кодировалось N-мерным вектором его характеристик (например,
частотностью в разных областях, частью речи, номером в предложении и т.п.). Механиз-
мы речи моделировались как НС, генерирующие последовательность векторов слов текста.
Условными «центрами речи» выступали нейроны скрытых слоев сети. Было показано, что
больные невротическими расстройствами имеют особенности матриц связей, отличающиеся
от условно здоровых испытуемых. Проблемой построения данных моделей была трудность
кодирования текстов в последовательности векторов признаков слов. Это делалось вручную.
Удачным решением данных проблем является использование модели Word2vec
(Mikolov T. et al., 2013) для кодирования семантических характеристик слов. Она представ-
ляет трехслойный перцептрон, входной и выходной слои которого представляют все встреча-
ющиеся в текстах слова языка. Средний слой имеет меньший размер, чем входной. Целевой
функцией сети является предсказание распределения плотностей вероятности n слов, окружа-
ющих соответствующее слово в наборе текстов. В процессе распознавания окружающих слов
на среднем слое в виде активаций нейронов отображается обобщенный малоразмерный век-
тор, отражающий положение слова в семантико-лингвистическом пространстве. Для каждого
ПСИХОЛОГИЯ ЛИЧНОСТИ: ИСТОРИЯ, ТЕОРИЯ, ИССЛЕДОВАНИЯ
95
слова языка можно найти вектор активаций нейронов, который, отражает положение понятия
в семантическом пространстве.
Используя описанную выше технологию, можно создать гибридную модель между
Word2vec и BCNN. Она состоит из четырех слоев, как и BCNN. Первый и последний слои бу-
дут представлять вектора всех слов и словосочетаний языка. Второй и третий – отражать век-
тора семантико-лингвистических характеристик, взятых из модели Word2vec. Матрица связей
между первым и вторым слоями будет извлечена из модели Word2vec, и не будет изменяться в
процессе обучения на текстах конкретных испытуемых. Матрица связей между третьим и чет-
вертым слоями будет обратной к предыдущей и также не будет модифицироваться. Обучению
будет подвергаться только матрица связей между вторым и третьим слоями. Эта матрица будет
отражать особенности механизма речепорождения конкретного автора текста. Модель сопо-
ставима с замкнутыми (Default mode network) сетями (Lerner Y. et al., 2011). Если полученную
матрицу связей сопоставить с матрицей, полученной по ЭЭГ данным, зарегистрированным во
время речепорождения этих текстов у разных испытуемых, то можно выявить одновременно
меняющиеся участки матриц связей «центров речи» и «центров мозга», построенных на се-
мантической и ЭЭГ моделях.
При необходимости можно увеличить два промежуточных слоя нейронной сети нейро-
нами «контекста» и организовать контекстное обучение, что сделает модель более устойчивой
к изменению входа и позволит удерживать контекст речепорождения не отклоняясь от «темы»
порождаемого текста. Для реализации такой нейродинамической системы была разработана
библиотека (Object Pascal Delphi), реализующая нейросети глубокого обучения с контекст-
ными слоями. Преимуществами данной библиотеки является возможность создания на базе
одной большой нейросети нескольких «подсетей», обучающихся от разных выходных слоев
и по разным принципам.
Горбунов И.А., Чепикова К. А.
ОСОБЕННОСТИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ МЕХАНИЗМОВ
ИЗБИРАТЕЛЬНОСТИ ВНИМАНИЯ У БОЛЬНЫХ ШИЗОФРЕНИЕЙ С
РАЗЛИЧНОЙ ФАРМАКОТЕРАПИЕЙ
Прогнозирование событий, как условие научения и последующей адаптации, рассма-
тривается в множестве теоретических схем (Анохин П.К., 1975; Friston K., 2005; Baldeweg T.,
2007). С нашей точки зрения, научение, как модификация межнейронных связей в нервной
системе, происходит вследствие реакции на рассогласование реального события с событи-
ем, прогнозируемым нервной системой. Нервная система всегда формирует на своем входе
с помощью нисходящих связей образ прогнозируемого события, который сравнивается с ре-
альным образом, поступившим на вход из окружающей среды. Это используется для моди-
фикации связей с целью минимизации последующих ошибок (Горбунов И.А., 2016). Исходя
из существующих теорий, таких механизмов научения как минимум два (Gluck M.A., 2008).
Один из них – «эксплицитный», который необходим для достижения приспособительного, а
другой – «имплицитный», необходимый для предварительного научения. Частной задачей
было выяснение особенностей вышеуказанных когнитивных механизмов при шизофрении,
учитывая фактор фармакотерапии. У больных шизофренией редуцируются негативные ком-
поненты ВП, отражающие реакцию на ошибку (Kawakubo Y. et al. 2007, Korostenskaja M. et
al. 2005, Mathalon D. H., Näätänen R. et al 2012, Wynn J. K. et al. 2010). В основе исследования
стояла гипотеза о том, что при шизофрении нарушается баланс между ними и способствует
формированию типичных когнитивных отклонений и, возможно, негативной симптоматики.
Организация исследования. Исследование состояло из сложной экспериментальной
процедуры, в
Язык оригиналарусский
Страницы94
Число страниц95
СостояниеОпубликовано - 2018
СобытиеАнаньевские чтения – 2018: Психология личности: традиции и современность: ПСИХОЛОГИЯ ЛИЧНОСТИ: ТРАДИЦИИ И СОВРЕМЕННОСТЬ - СПбГУ, Санкт-Петербург, Российская Федерация
Продолжительность: 23 окт 201826 окт 2018
http://ananyev.spbu.ru/informatsiya/sbornik-materialov.html

Конференция

КонференцияАнаньевские чтения – 2018: Психология личности: традиции и современность
Сокращенный заголовокАНАНЬЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ – 2018
СтранаРоссийская Федерация
ГородСанкт-Петербург
Период23/10/1826/10/18
Адрес в сети Интернет

Цитировать

Горбунов, И. А. (2018). МОДЕЛЬ НЕЙРОДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОРОЖДЕНИЯ РЕЧИ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ. 94. Выдержка из Ананьевские чтения – 2018: Психология личности: традиции и современность, Санкт-Петербург, Российская Федерация.