Representatie (psychologie): verschil tussen versies
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
k Linkfix ivm sjabloonnaamgeving / parameterfix |
taalfix, replaced: komt omdat → komt doordat met AWB |
||
Regel 17:
[[Bestand:VECTOR.PNG|300px|thumb|Voorbeeld van grove codering. Horizontaal: lijnoriëntatie, verticaal: activiteit (vuurfrequentie) van drie denkbeeldige zenuwcellen. Elke cel vuurt bij meerdere oriëntaties van een lijnstuk. Er zijn drie zenuwcellen nodig om een verticale lijn te kunnen waarnemen. Cel 2 vertoont grootste activiteit, cel 1 een kleinere en cel 3 de kleinste activiteit]] Zij hoeven dus ook niet specifiek te zijn voor het herkennen van het gezicht van grootmoeder: zij kunnen ook gaan ‘vuren’ bij het zien van het gezicht van grootvader, [[Mahatma Gandhi]] of zelfs een landschap. Of in het voorbeeld van het lijnstuk: bij het waarnemen van een verticale lijn vuren niet een, maar meerdere cellen (zie figuur). Men spreekt daarom ook wel van ‘grove’ codering. De waarneming of herkenning van het gezicht van grootmoeder is volgens de ensembletheorie afhankelijk van het totale patroon van responsen in de totale populatie. Vooral in de [[slaapkwab]] van de hersenen blijken zich vele van dergelijke neuronen te bevinden.<ref>Desimone, R. (1991). Face selective cells in the temporal cortex of monkeys. J. Cog. Neuroscience., 3, 1-8</ref>
Ensemblecodering heeft twee grote voordelen. Ten eerste zijn de afzonderlijke zenuwcellen 'multi inzetbaar': zij kunnen voor meerdere doeleinden worden gebruikt. Verschillende combinaties van zenuwcellen in het netwerk produceren nieuwe representaties. Ten tweede heeft het verdwijnen of sterven van enkele cellen geen nadelig effect op herkenning van het object; er blijven immers altijd genoeg cellen over om het patroon te kunnen waarnemen, of de herinnering te bewaren. De ensemblecoderingstheorie maakt tenslotte ook begrijpelijk waarom wij soms verschillende voorwerpen met elkaar verwarren. Dit komt
[[Bestand:Simpel netwerk.png|200px|left|thumb|Voorbeeld van een eenvoudig netwerk. Links: een passief netwerk met de gewichten tussen verbindingen (synapsen) in rood weergegeven. Rechts: input van een enkel inputneuron (linksonder) activeert het grootste deel van het netwerk]]
[[Bestand:Maze.jpg|300 px|thumb|Spatiële representatie bij de rat. De rat leert het voedsel vinden op de juiste ruimtelijke locatie (eerst de linker- dan de rechterroute). Na een laesie van de hippocampus kiest de rat weer de linkerroute]]
| |||