Lokalistiska modeller för spridning av aktivering (SA) och modeller som antar distribuerade representationer erbjuder mycket olika tar på semantisk priming, ett brett undersökt paradigm i ordigenkänning och semantisk minnesforskning. I denna studie implementerade vi SA i en tilldragande neural nätverksmodell med distribuerade representationer och skapade en enhetlig ram för de två tillvägagångssätten. Våra modeller antar en synapsisk depression mekanism som leder till autonoma övergångar mellan kodade minnesmönster (latching dynamik), som står för de viktigaste egenskaperna hos automatisk semantisk priming hos människor. Med hjälp av datorsimuleringar visade vi hur upptäckter som utmanade attraherarbaserade nätverk tidigare, såsom medierade och asymmetriska priming, är en naturlig följd av vår nuvarande modells dynamik. Man gav också en enkel förklaring till förbryllande resultat i fråga om baklänges priming. Dessutom tar den nuvarande modellen upp några av skillnaderna mellan semantisk och associativ relativitet och förklarar hur dessa skillnader samverkar med stimulationsasynkroni i priming experiment.
I ett attraherarnätverk kan spridning av aktivering med låsdynamik realiseras med hjälp av automatisk dynamisk semantisk liknande den som föreslås i detta dokument REF.
Spreading Activation in an Attractor Network With Latching Dynamics: Automatic Semantic Priming Revisited
{'venue': 'Cognitive science', 'journal': 'Cognitive science', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}