Modelli neuro-computazionali di memoria semantica: studio del sincronismo in banda gamma e dipendenza contestuale

Il modello neurocomputazionale usato nel presente lavoro è una rappresentazione della memoria semantica attraverso una rete auto-associativa, che sfrutta la regola di Hebb con una diversa soglia pre e post sinaptica. Nella rete ogni attributo viene codificato da un neurone. Durante l’addestramento sinaptico ogni concetto riceve in ingresso le sue proprietà (una per volta) con una diversa probabilità di occorrenza. Proprietà salienti hanno un’alta probabilità di verificarsi, proprietà marginali hanno una bassa probabilità di verificarsi. Sono state costruite due differenti tassonomie con più concetti rispetto a quelle usate in lavori passati. Ogni concetto è stato descritto da un numero diverso di proprietà, mantenendo un equilibrio tra proprietà salienti e marginali. Lo scopo del presente lavoro è stato quello di testare il modello su tassonomie contenenti un numero di concetti elevato, con l’obiettivo di analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella ricostruzione di un concetto e nella formazione di categorie. A seguire è stata studiata la possibilità del riconoscimento simultaneo di più concetti, ipotizzando la separazione di fase. Il modello è stato testato su reti contenenti meno concetti rispetto a quelle di base. In queste reti ad ogni neurone è stato sostituito un oscillatore di Wilson – Cowan ed è stato aggiunto un inibitore globale. Successivamente è stato introdotto il concetto di contesto nelle reti di base, ciascuna di esse è stata caratterizzata da proprietà context dependent (CD) e context indipendent (CI). Le successive simulazioni dimostrano la dipendenza contestuale delle caratteristiche CD. Infine il concetto di contesto è stato inserito anche in una delle reti con oscillatori, verificando che quando più concetti vengono presentati simultaneamente alla rete, e ciascuno di essi è caratterizzato anche da proprietà context dependent, queste ultime si richiamano a vicenda, oscillano in fase e risultano sfasate rispetto a quelle di altri concetti