Математическая модель формирования билингвизма у взрослых

Введение

В данной работе представлены модели процессов усвоения единиц второго языка у взрослых, рассматриваемые в условиях интенсификации и обычного формирования системы второго языка. Интенсивные процессы обостряют конкуренцию между нейронными ансамблями, ухудшая их одновременную работу и межгрупповое взаимодействие. Однако скорость обучения ансамблей низкого уровня при интенсивном формировании выше.

Модель нейронной сети

Нейронная сеть была построена с использованием модели нейрона с векторным входом, дополнительным весом и функцией передачи log-sigmoid. Для описания процессов в сети была выбрана динамическая организация распределения сигналов. Внутренняя взаимосвязь нейронов была представлена векторами выхода каждого нейрона, связанными с входами каждого нейрона соседнего уровня.

Моделирование процессов усвоения

Были созданы две модели нейронных сетей для одного и того же входного сигнала, использующие нормализованное и интенсивное обучение. Число итераций в первом случае составило 19, во втором — 10. На основе этих сетей была построена нейронная сеть более высокого порядка, состоящая из нейронов конкурентного типа обучения (CL). Данная процедура использовалась для построения модели нейрона, представляющего целую группу нейронов низшего порядка.

Сравнение моделей

Сравнение надежности работы CL нейронов, представляющих ассоциативные связи между кластерами нейронов, показало, что интенсивно обучаемая сеть имеет большую дисперсию весов связей элементов, что приводит к большему количеству ошибок в нейронных сетях более высокого порядка. Это указывает на то, что интенсивный процесс формирования единиц второго языка обостряет конкуренцию между кластерами, ухудшая их одновременную работу и межкластерную взаимосвязь.

Вывод

Смоделированные интенсивные процессы усвоения единиц второго языка у взрослых определяют проблему усиления конкуренции нейронных ансамблей, ухудшения их симультанной работы и межгрупповой взаимосвязи из-за увеличения числа ошибок в нейронных сетях более высокого порядка. Однако интенсивные процессы способствуют более быстрой скорости обучения ансамблей низкого уровня.

Ключевые особенности математической модели формирования билингвизма у взрослых

Интенсивные процессы обучения

• Модель учитывает как обычное, так и интенсивное обучение.
• Интенсивные процессы обостряют конкуренцию между нейронными ансамблями.
• Это приводит к ухудшению их одновременной работы и межгруппового взаимодействия.

Нейронная сеть

• Модель использует нейрон с векторным входом, дополнительным весом и функцией передачи log-sigmoid.
• Внутренняя взаимосвязь нейронов представлена векторами выхода каждого нейрона, связанными с входами каждого нейрона соседнего уровня.
• Распределение сигналов в сети организовано динамически.

Анализ надежности

• Надежность нейронов более высокого порядка оценивалась методом сравнения количества ошибок при подаче шумового сигнала.
• Нейроны, обученные интенсивно, имеют большую дисперсию весов связей элементов и более уязвимы к ошибкам.

Выводы

• Интенсивные процессы формирования единиц второго языка обостряют конкуренцию между кластерами нейронов.
• Это приводит к ухудшению их одновременной работы и межкластерной взаимосвязи.
• Таким образом, интенсивные процессы обучения могут иметь как преимущества (более быстрая скорость обучения на низком уровне), так и недостатки (ухудшение работы нейронов более высокого уровня).