桥接LSTM架构与阅读过程中的神经动力学
计算与语言
2016-04-25 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
近来，长短期记忆神经网络（LSTM）因其在诸多任务上的成功而广受关注。LSTM架构由一个记忆单元和三个门组成，其看起来类似于大脑中的神经元网络。然而，仍缺乏LSTM架构认知合理性及其工作机制的证据。在本文中，我们通过将LSTM的内部架构与受试者阅读故事时经fMRI观测到的脑活动相对齐，来研究LSTM的认知合理性。实验结果表明，LSTM中的人工记忆向量能准确预测观测到的序列脑活动，表明LSTM架构与故事阅读的认知过程之间存在关联。
引用
@article{arxiv.1604.06635,
title = {Bridging LSTM Architecture and the Neural Dynamics during Reading},
author = {Peng Qian and Xipeng Qiu and Xuanjing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.06635},
year = {2016}
}
备注
25th International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI-16