CAMBIAR EL CONTEXTO REDUCE LA RESPUESTA CONDICIONADA EN REDES NEURALES ARTIFICIALES. Esther Murillo Rodríguez* José Enrique Burgos Triano

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1 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 377 ISBN: CAMBIAR EL CONTEXTO REDUCE LA RESPUESTA CONDICIONADA EN REDES NEURALES ARTIFICIALES Esher Murillo Rodríguez* José Enrique Burgos Triano Deparameno de Ciencias Ambienales Cenro de Esudios e Invesigaciones en Comporamieno El condicionamieno conexual es un fenómeno de aprendizaje que ha recibido considerable aención desde que fue esudiado por primera vez por Gabriel (1972. La evidencia experimenal muesra que el conexo en el cual ocurre el aprendizaje modula su forma y velocidad. Por ejemplo, cuando un esímulo condicionado (EC es apareado con un esímulo incondicionado (EI en un ciero conexo (CTXa y probado en oro conexo (CTXb, la respuesa condicionada (RC es más débil en CTXb que en CTXa (e.g., Durlach, El objeivo de ese rabajo es demosrar que ese fenómeno puede ser simulado (y en esa medida explicado mediane el modelo neurocompuacional propueso originalmene por Donahoe, Burgos y Palmer (1993. El modelo describe el elemeno procesador neural (EPN, una especie de neurona absraca que funge de unidad esrucural y funcional básica de una red neural arificial. La siguiene figura muesra un EPN genérico. El EPN incluye sensores que pueden deecar señales (a i, del medio ambiene local del EPN (sea exerno o inerno, el úlimo consiuido + a, 1 + w 1, θ Enradas a, 1 w 1, a + w + α = 0. j exc L(exc L( Función de acivación a j, (salida por señales de oros EPNs en un momeno. Cada sensor esá conecado a la unidad j con una ciera fuerza represenada numéricamene por un peso (w i,. Un EPN puede recibir hasa dos ipos diferenes de sensores: exciaorios e ibiorios. Para odo momeno, la unidad j calcula el produco inerno enre el vecor de señales de enrada y el vecor de pesos separadamene para cada ipo de sensor. Esos producos son enonces pasados por XVI Semana de la Invesigación Cienífica

2 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 378 funciones logísicas (L, sobre las cuales se calcula la acivación del elemeno según la siguiene función: a L( exc + τ jl( exc si L( exc > L( a 1 κa 1(1 a si L( exc > L( 0 si L( exc L( 1 = 1 [1 L( exc and L( exc L( and L( exc ] L( θ < θ j j donde L( x = 1+ e 1 ( x µ σ ; x = s i= 1 a i w, i, θ es un número aleaorio según una función gaussiana con media de 0.2 y desviación de 0.15, s es el número oal de enradas de ciero ipo (exciaorias o ibiorias conecadas a τ es un parámero de sumación emporal (el cual se fijó en 0.1, κ es un parámero de decaimieno emporal (el cual se fijó en 0.2, y y σ son respecivamene la media y desviación de la disribución logísica (las cuales se fijaron en 0.5 y 0.1, respecivamene. Toda acivación oscila enre 0.0 y 1.0. En ese ipo de modelo, el aprendizaje se define como cambio en uno o más pesos. En el presene modelo, dicho cambio viene dado por la siguiene función: wi, α ja d pi, r si d = β jwi, 1ai, a si d < donde d d = d = d s, = φ m, = υ + υ (1 υ, si j es un EPN sa o ca1(ver modelode red, o, si j es un EPN ma, salida, o va φ = Media( h h 1; υ = Media( v v 1 a w s i, i, 1 pi, =, r = 1 wi, N i = 1 N = exc o N = α = 0.5,β = 0.05 XVI Semana de la Invesigación Cienífica

3 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 379 Todo peso oscila enre 0.0 y 1.0. Los facores p y r muesran que esa función es compeiiva. Ello significa que hay una canidad limiada de peso disponible (1.0 que pueden ganar las conexiones que coinciden en un mismo EPN. Esa canidad se reduce a medida que las conexiones van ganando peso. Una red neural es un sisema de EPNs conecados de ciera manera. La siguiene abla muesra los disinos ipos de elemenos que pueden consiuir una red neural en el presene modelo: Enrada (sensores Sensoriales asociaivos ( sa Coricales Oculos Moores asociaivos ( ma Elemenos Operane ( R Salida Respondiene ( cr/ur ca1(fuene de ds Subcoricales va (fuene de dm Esricamene, los elemenos de enrada no son EPNs, ya que sus acivaciones no son calculadas según la regla de acivación. Tales acivaciones son asignadas manualmene y represenan la ocurrencia de esímulos en el medio ambiene de la red. Las acivaciones de algunos elemenos de enrada represenan la ocurrencia de esímulos sensoriales como luces o onos, comúnmene uilizados como esímulos condicionados (ECs en invesigación en condicionamieno pavloviano. La ocurrencia de esímulos como comida, agua, choques elécricos, comúnmene uilizados como esímulos incondicionados (EIs, se represena por la acivación de un elemeno especialmene desinado para al función. En la simulación, dos redes experimenalmene ingenuas (i.e., con pesos iniciales de 0.01 con la siguiene arquiecura: XVI Semana de la Invesigación Cienífica

4 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 380 EC ENTRADAS sa ma SALIDAS I 1 R I 2 CR/UR I 3 ca1 va EI fueron expuesas el siguiene procedimieno. En la Fase 1 (enrenamieno, se presenaron 150 ciclos de 15 momenos emporales cada uno. El conexo de enrenamieno (CTXa se definió como a(i 1 = 1.0 y a(i 2 = 0.0 en odo el ciclo. El EC se definió como a(i 3 = 1.0 en los momenos 10 a 15. El EI se definió como a(i 4 = 1.0 en el momeno 15. En la Fase 2 (prueba, se presenaron 25 ciclos en los que la función de aprendizaje fue deshabiliada y el EC fue presenado en un conexo diferene (CTXb, el cual se definió como a(i 1 = 0.0 y a(i 2 = 1.0. La siguiene figura muesra los resulados individuales de cada red neural (N1 y N2 para cada fase del experimeno ( + significa apareado con el EI, - significa no apareado con el EI, s/a significa función de acivación deshabiliada. XVI Semana de la Invesigación Cienífica I 4

5 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 381 = 14 EN a(cr/ur FASE 1 (CTXa EC+ N1 N2 FASE 2 (CTXb EC-, s/a ENSAYO Esos resulados con consisenes con lo que se ha observado en organismos naurales. Ello muesra que el modelo es capaz de simular el decremeno de la respuesa condicionada causado por un cambio del conexo. Bajo el modelo, ese resulado se explica de la siguiene manera. El enrenamieno en la Fase 1 causó un incremeno en los pesos ano de las conexiones I 1 -sa como de las conexiones I 3 -sa. Ese incremeno resuló en acivaciones de salida alas en presencia del esímulo compueso CTXa EC. Durane el enrenamieno, las conexiones I 2 -sa no ganaron peso pueso que I 2 no fue acivada. Ello hizo que las acivaciones de salida fueran susancialmene menores en presencia del nuevo compueso CTXb EC en la Fase 2. XVI Semana de la Invesigación Cienífica

6 2005 Avances en la Invesigación Cienífica en el CUCBA 382 Referencias Gabriel, M. (1972. Incubaion of avoidance produced by generalizaion o simuli of he condiioning apparaus. En R. Thompson & A. Voss (Eds., Topics in learning and performance. New York: Academic. Donahoe, J. W., Burgos, J. E., & Palmer, D. C. (1993. A selecionis approach o reinforcemen. Journal of Experimenal Analysis of Behavior, 60, Durlach, P. (1984. Pavlovian learning and performance when CS and US are uncorrelaed. In M. Commons, R. Herrnsein, & A. R. Wagner (Eds., Quaniaive Analyses of Behavior: Volume 3: Acquisiion. Cambridge, MA: Ballinger. XVI Semana de la Invesigación Cienífica