Klinische neuropsychologie: een historische schets - Cognitieve neuropsychologie - Neurale netwerken

11 belangrijke vragen over Klinische neuropsychologie: een historische schets - Cognitieve neuropsychologie - Neurale netwerken

Wat zijn neurale netwerken?

Computersimulaties van de hersenen die cognitieve functies kunnen nabootsen. Een verzameling knopen zijn met elkaar verbonden en door leerprocessen worden verbindingen versterkt en leiden stimuli tot een activiteit die leidt tot een respons.

Wat wordt in dit boek met neurale netwerken bedoeld?

Computerprogramma's, connectionistische modellen genoemd, kunnen bepaalde cognitieve functies nabootsen omdat ze op zekere manier net als hersenen werken. Het is ook een groot netwerk van knoppen (cellen) die met elkaar in verbinding staan (dendrieten).

Wat houden emergentie, graceful degradation en content addressability in, in de context van neurale netwerken?

  • Emergentie: eigenschappen komen vanzelf naar voren
  • Graceful degradation: functie valt niet als geheel uit maar prestaties worden geleidelijk slechter
  • Content addressability: klein deel van de informatie is voldoende om een geheugenspoor te activeren
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat is content adressability?

Een klein deel van de info kan al het hele neurale netwerk activeren
bv paar letters activeren hele woord.

Welke concepten zijn belangrijk binnen neurale netwerken?

Emergente eigenschap: leren via trial en error
Graceful degradation: beschadiging leidt niet tot uitval van een functie maar aangepaste functie
Content adressability: klein deel van de informatie kan het gehele proces activeren (deel van een woord)

Wat is graceful degradation?

Graceful degradation wil zeggen dat als je op een model op de PC een bepaalde functie leert en vervolgens een aantal 'knopen' van het netwerk aantast, zal niet de hele functie uitvallen, maar alleen een deel van de benodigde informatie niet worden meegewogen.

Wat is de kritiek op neuronale netwerken?

Verschillen met anatomie en fysiologie van de hersenen
Weinig inzicht in hoe het proces verloopt.
Met name beschrijvend, niet verklarend.

Welke eigenschappen van connectionistische modellen komen overeen met het functioneren van de hersenen?

1. Trial and error; model is zuinig omdat neuraal netwerk ook leert via trial and error
2. Emergentie; eigenschap komt door oefening vanzelf naar voren (via oefening leren lezen)
3. Graceful degradation; als knopen worden beschadigt valt niet de hele functie uit, maar zal een deel van de informatie wegvallen.
4. Content addressability; klein deel van de informatie (enkele letters) kan het hele geheugenspoor activeren (het hele woord).

Welke delen van de theorieën van cognitieve neuropsychologen en connectionisten worden nog gebruikt?

Verschillende deelprocessen
Verschillende representaties
Transformatie van informatie zonder specifieke algoritmen

Waarop wijkt het neurale netwerk af van het echte brein?

- Het model is vooral beschrijvend en verklaart niet veel. Het verloop van het proces wordt niet duidelijk.
- Welke kenmerken van stimuli  geregistreerd worden en beschikbaar zijn voor mogelijke reacties van een proefpersoon wordt niet duidelijk.

Wat is een belangrijk punt waardoor connectionistische modellen niet lijken op de werking van de hersenen?

Een belangrijk punt waarop de modellen niet overeenkomen met de werking van de hersenen is het inzicht dat ze bieden in de precieze werking van het proces: het model beschrijft wel, maar verklaart niet.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo