Modèle de mémoire ampliatif

Nous nous adresserions d`abord à l`hypothèse 2 (H2) pour savoir si un souvenir de mauvais traitements chez l`enfant au début de l`âge adulte méditait l`association entre les mauvais traitements officiels et la consommation de drogues chez les adultes; Nous avons trouvé qu`il l`a fait. La figure 1 montre les deux portions du chemin entre le mauvais traitement officiel et la consommation de drogue adulte par la mémoire de mauvais traitement. En accord avec les résultats bivariés, les répondants ayant des antécédents de rapports de mauvais traitements étayés étaient plus susceptibles d`avoir un souvenir de mauvais traitements au début de l`âge adulte (coefficient de probit (PC) = 0,48, p < .001), et les répondants ayant une mémoire de mauvais traitement étaient plus susceptibles de déclarer l`utilisation de drogues illégales à l`âge adulte (PC = 0,26, p <. 001). Le produit de ces deux voies, l`effet indirect, est présenté dans le tableau 3 (PC = 0,13, p < .01) et a également été statistiquement significatif. Dans une deuxième étape, nous commuons STDP off dans le modèle C. Dans cinq simulations consécutives, nous initialisons le réseau avec A, D, I, et les W respectifs (TI), et enregistrer l`activité de dopage résultante SIC (w (TI), t) sur 60 s, comme illustré à la figure 4b. Ces enregistrements d`activité définissent cinq États dynamiques du réseau à différents stades de son évolution, constituant les données de référence (c.-à-d., remplissant le rôle que les données de vérité au sol jouent dans un modèle classique d`évaluation de la validation). Les modèles de mémoire de travail se concentrent généralement sur la façon dont les informations sont encodées et extraites du stockage à des moments spécifiques. Toutefois, dans la majorité des processus de la vie réelle, les informations passées sont utilisées continuellement pour traiter les informations entrantes sur plusieurs échelles de temps. Compte tenu de l`unité unique, de l`électrocorticographie et des données d`imagerie fonctionnelle, nous soutenons que (i) pratiquement tous les circuits corticaux peuvent accumuler des informations au fil du temps, et (II) les délais d`accumulation varient hiérarchiquement, des premières zones sensorielles avec délais de traitement courts (dizaines à des centaines de millisecondes) dans les zones d`ordre supérieur avec des délais de traitement longs (de plusieurs secondes à quelques minutes). Dans cette perspective de systèmes hiérarchiques, la mémoire n`est pas limitée à quelques magasins localisés, mais est intrinsèque au traitement de l`information qui se déroule dans tout le cerveau sur plusieurs échelles de temps.

Le magasin à court terme prend la forme d`un tampon, qui a une capacité limitée. Le modèle suppose un système de répétition de la mémoire tampon dans lequel la mémoire tampon a une taille, r. les articles entrent dans le magasin à court terme et accompagnent d`autres éléments qui sont déjà présents dans la mémoire tampon, jusqu`à ce que la taille r ait été atteinte. Une fois que la mémoire tampon est à pleine capacité, lorsque de nouveaux éléments entrent, ils remplacent un élément, r, qui existe déjà dans la mémoire tampon. Une probabilité de 1/r détermine quel élément déjà existant sera remplacé à partir de la mémoire tampon. [4] en général, les éléments qui ont été dans la mémoire tampon pour plus longtemps sont plus susceptibles d`être remplacés par de nouveaux éléments. [34] le modèle Atkinson – Shiffrin (également connu sous le nom de modèle multimagasin ou modèle modal) est un modèle de mémoire proposé en 1968 par Richard Atkinson et Richard Shiffrin. [1] le modèle affirme que la mémoire humaine a trois composantes distinctes: Gutzen, R., von Papen, M., Trensch, G., Quaglio, P., Grün, S., et Denker, M. (2018).

Simulations de réseaux neuronaux reproductibles: méthodes statistiques pour la validation du modèle sur le niveau des données d`activité réseau. Avant. Neuroinform. 12:90. doi: 10.3389/fninf. 2018.00090 la question cruciale pour toutes les tâches de modélisation est de savoir si le modèle fournit une représentation suffisamment précise du système étudié.