Двумерная состязательная аккумулирующая сеть с утечкой в качестве модели генерации распределения саккад

Модель состязательной аккумулирующей сети с утечкой может имитировать временной ход принятия решений с использованием произвольного количества визуальных стимулов в качестве входных данных. Мы предлагаем новую двумерную реализацию модели, которая сохраняет возможность аккумулировать информацию с течением времени, но использует карту значимости в качестве входных данных вместо множества абстрактных элементов в пространстве. Наша модель основана на тех же биологических механизмах, которые имитирует исходная модель: частичная потеря информации с течением времени, рекуррентная активация нейронов, нелинейность распространения информации. Обе модели также включают механизм бокового торможения нейронов, реализованный разными способами. В оригинальном алгоритме каждый блок, обрабатывающий информацию, подавляет все остальные блоки. Наша версия допускает только торможение соседних блоков - это лучше имитирует работу реальной биологической системы. В ходе исследования мы протестировали обе версии алгоритма с исходными параметрами и параметрами, оптимизированными с использованием генетического алгоритма. Результаты сравнивались при моделировании распределения времени реакции человека в задаче визуального поиска, точность каждой модели оценивалась с помощью теста Колмогорова-Смирнова. Только двумерная модификация оказалась способна достоверно сгенерировать положительно искаженное распределение времени реакции человека.