Notez, cependant, qu'il ya un inconvénient à tout cela:.. Imaginez que nous présentons la chaîne "de CQRN '' à des sujets Si la présentation est assez brève, sujets enregistre uniquement un sous-ensemble des fonctionnalités de la chaîne Disons Imaginez, en ligne avec un exemple plus tôt, que les sujets ne peuvent enregistrer que le bit bas de la seconde lettre de la chaîne. Cette détection du fond de la courbe sera faiblement activer le Q-détecteur, et aussi le U-détecteur et le O-détecteur.
Le motif résultant de l'activation du réseau est présentée dans un autre artilce sur mon profil, et vous devriez remarquer que ce chiffre est presque identique à une autre figure affichée sur mon profil page.We ont déjà fait valoir que la dynamique de la fonction de réseau va conduire à une réponse « 'MAÏS.' 'Mais, depuis le «grain à moudre' 'pour le réseau est le même dans un autre article, alors ce modèle, aussi, va conduire à" MAÏS.
" Ainsi, dans le premier cas, la dynamique fonctionnelle intégrée dans la performance des aides net; dans le second cas, la même dynamique nous amène à mal interprété de la stimulus.Let faire trois points de cette observation. Tout d'abord, nous avons maintenant un compte simple de plus-régularisation des erreurs: En raison de la configuration de l'amorçage, les réponses du réseau tendra vers mots fréquents, et aussi vers mots récemment consultées. Si l'entrée était, en fait, un mot fréquent, alors le biais intégré dans le réseau facilite la perception.
Si l'entrée est un mot rare, ou un mot irrégulière, alors le biais du réseau conduira à des erreurs. En outre, les erreurs du réseau sera systématique dans leur forme: "CQRN '' sera identifié comme« MAÏS »,« TAE »comme« la », et ainsi de suite Deuxièmement, nous avons maintenant vu que le filet sera fiable assurer. erreurs. De notre point de vue, cependant, cela est un avantage, pas un problème. Les humains font ces erreurs. Si notre modèle fournit une explication plausible des réalisations humaines, alors il est approprié que le modèle devrait faire des erreurs comme well.
Finally , noter que ces erreurs sont généralement pas de problème. mots basses fréquences sont susceptibles d'être mal perçu, mais, par définition, les mots de basse fréquence ne sont pas rencontrés souvent. Le parti pris du réseau facilite la perception des mots fréquents, et ceux-ci (par définition) sont les mots vous rencontrez la plupart du temps. Par conséquent. biais de la reconnaissance d'aides du réseau da