実験3 逆向性健忘1

実験方法

学習途中に海馬モジュールを除去した場合, 海馬モジュール切除直前の情報が 部分的に学習されなくなることを確認する。Figure 7.4の Squareパターンを連合野に学習させたネットワークに対し, 実験1と同様の実験を行う。ただし, 入力20000回目以降は海馬モジュールを切除して入力する。

実験結果

実験結果をFigure 7.7, Figure 7.8に示す。 海馬モジュールは, Figure 7.7の二点鎖線がある, Input pattern = 19 の途中で切除されている。 Figure 7.7, Figure 7.8の軸は実験1, 実験2と同様である。 Figure 7.7のInput pattern = 0は, あらかじめ学習させていた Squareパターンとの類似度である。

図 7.7: Relationship between the input pattern and similarity when hippocampus was excised from input pattern = 19

図 7.8: Relationship between the input times and similarity when hippocampus was excised from input pattern = 19

海馬モジュールは実験1, 実験2同様, 入力した時刻に影響を受けた出力になっている。 連合野モジュールは, Figure 7.7において, 海馬モジュールが切除される直前の Input pattern = 18までは 全体的に非常に高い類似度を示すが, 海馬モジュールが切除された Input pattern = 19以降は実験2同様, 類似度が常に低く, Figure 7.8では やや類似度の上下が激しいものの, 実験1に似た挙動を示している。