מבוא ללמידה והתנהגות: התניה ומח

Slides:



Advertisements
Similar presentations
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
Advertisements

בתרגול הקודם הורשה: –ניתן להרחיב רק מחלקה אחת –כל מה שלא private – עובר בהורשה –המילה השמורה super –יצירת היררכיה –Object היא שורש ההיררכיה –דריסה אופרטור.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #4 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
חיפוש בינה מלאכותית אבי רוזנפלד. סוכנים פותרי בעיות Reflex agents לא יכולים לתכנן קדימה כדי לחפש, יש צורך לייצר מודל לחפש בו !
סמינריון מסדי נתונים בסביבת האינטרנט הנחיות למשתתף בסמינר.
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
משטר דינמי המשך – © Dima Elenbogen :55 חידה שכדאי לעבור עליה: 2011/ho/WCFiles/%D7%97%D7%99%D7%93%D7%94%20%D7%A2%D7%9D%20%D7%91%D7%95%D7%A0%D7%95%D7%A1.doc.
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
Classical Conditioning התניה קלאסית מבוא ללמידה והתנהגות Learning & Behavior Course.
תרגול 5 רקורסיות. רקורסיה קריאה של פונקציה לעצמה –באופן ישיר או באופן עקיף היתרון : תכנות של דברים מסובכים נעשה ברור ונוח יותר, מכיוון שזו למעשה צורת.
מה החומר למבחן ? כל החומר שנלמד בהרצאות ובתרגולים. לגבי backtracking: לא תידרשו לממש אלגוריתם, אך כן להבין או להשלים מימוש נתון. אחת משאלות המבחן מבוססת.
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #5 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
אפרת פיטרסה / האוניברסיטה הפתוחה חקר מקרה של פיתוח מערכת למידה מבוססת אינטרנט ע"י קונסורציום של בתי ספר.
מרצה: פרופסור דורון פלד
ממשק המשתמש שימושיות או בעצם תכליפאניות?. ISO9241 Web usability is the extent to which a web site enables users, in a given context of use, to achieve.
שאילת שאלות שאלת חקר המפתח למנעול 1. שאילת שאלות – שאלת חקר מה ניתן לשנות ? :  בתנאים : טמפ ' או לחץ או הכלים, או הציוד  בחומרים : איכות או כמות או.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #6 appendix Statecharts vs. Raphsody 7 (theory vs. practice)
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #1 Course site : T.A. :Emilia Katz.
Questions are the Answer Penick&all H ISTORY R ELATIOINSHIPS A PPLICATION S PECULATION E XPLANATION.
משחק מכף לכף כבסיס לסיעור מוחין משותף אביגיל אורן תמי זייפרט דוד מיודוסר
מערכות הפעלה ( אביב 2009) חגית עטיה ©1 מערכת קבצים log-structured  ה log הוא העותק היחיד של הנתונים  כאשר משנים בלוק (data, header) פשוט כותבים את הבלוק.
מודל ONLINE לומדמורה 1. כל ניתן לחישוב בזמן פולינומיאלי 2. אחרי מספר פולינומיאלי של טעיות ( ) הלומד לא טועה ז"א שווה ל- Littlestone 1988.
רישום חומרי למידה והסטנדרט הישראלי: ISRACORE יהודית בר אילן, אוניברסיטת בר-אילן אלי שמואלי, מיט"ל.
למידה ענף בפסיכולוגיה העוסק בשאלה: How do we come to know things? על איזה סוג למידה נלמד? הגדרה ללמידה – רעיונות? שינוי מתמשך במנגנוני ההתנהגות בסיטואציה.
The Cyclic Multi-peg Tower of Hanoi מעגלי חד-כווני סבוכיות הפתרון בגרסאות עם יותר מ-3 עמודים.
משטר דינמי – © Dima Elenbogen :14. הגדרת cd ו -pd cd - הזמן שעובר בין הרגע שראשון אותות הכניסה יוצא מתחום לוגי עד אשר אות המוצא יוצא מתחום.
רגרסיה קו רגרסיה הוא קו תיאורטי המאפשר לנו לבחון את השפעתו של משתנה מנבא אחד (או יותר) על המשתנה התלוי: במילים אחרות, מודל רגרסיה עוזר לנו לנבא על פי משתנה.
מערכים עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר int grade1, grade2, …, grade20; int grade1, grade2, …, grade20;
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א מודל הלמידה מדוגמאות Learning.
עקרון ההכלה וההדחה.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
מודל הלמידה מדוגמאות Learning from Examples קלט: אוסף של דוגמאות פלט: קונסיסטנטי עם פונקציה f ב- C ז"א קונסיסטנטי עם S ז"א.
גיאולוגיה סטרוקטורלית מעגלי מוהר למעוות סופי (המשך...)
תקשוב מערכת החינוך בישראל : בין שמרנות לקידמה ללמוד מאחרים? טכנולוגיות למידה בעולם העסקי והשפעותיה האפשרויות על העולם החינוכי.
Safari On-line books. מה זה ספארי ספארי זו ספריה וירטואלית בנושא מחשבים היא כוללת יותר מ כותרים כל הספרים הם בטקסט מלא ניתן לחפש ספר בנושא מסוים.
Giuseppe Vallar 2006 Mind, brain and functional neuroimaging.
פיתוח מערכות מידע Class diagrams Aggregation, Composition and Generalization.
מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול הרצאה 7. סברוטינות subroutines.
Costs and Filters Dr. Avi Rosenfeld Department of Industrial Engineering Jerusalem College of Technology
The Simple Past What?When?How? ©MJH_teacher. MJH_teacher Read the following texts. Pay special attention to the form of the verbs.
שיאון שחוריMilOSS-il מוטיבציה  python זה קל ו C זה מהיר. למה לא לשלב?  יש כבר קוד קיים ב C. אנחנו רוצים להשתמש בו, ולבסס מעליו קוד חדש ב python.
בגיל 9 למדתי שהמורה שלי שאלה אותי רק כאשר לא ידעתי את התשובהבגיל 9 למדתי שהמורה שלי שאלה אותי רק כאשר לא ידעתי את התשובה בגיל 10 למדתי שאפשר להיות מאוהב.
קשר לוגי : סיבה ותוצאה. במשפט – דוגמות קלות בגלל הגשם החלטנו לא לנסוע לטיול לחיפה. הרצון שלי להצליח הניע אותי להשקיע בלימודים. ציפורים נודדות בין יבשות.
פס על כל העיר נורית זרחי.
או: למה ואיך לשווק ולמתג את הקורס שלכם
Human Wayfinding in Information Networks
ריקי דרורי דירקטורית שיווק איזורית, גוגל אירופה ומזה"ת
מבוא ללמידה והתנהגות: התניה ומח שעור 2
מבוא ללמידה והתנהגות: התניה ומח שעור 4
Present simple הווה פשוט
SQL בסיסי – הגדרה אינדוקטיבית
שילוב שיטות קוגניטיביות בטיפול ריפוי בעיסוק
Your one-stop-shop for Online Marketing
פרק 3- למידה                                                                                    
השוואת נתונים למודל הסתברותי - כללית
פרוקטוז, C6H12O6 , חד-סוכר מיוחד
1. התניה קלאסית ואופרנטית: דומה ושונה 2. הכחדה
מבוא ללמידה והתנהגות: התניה ומח שעור 3
משימת חקר מכוון ללמידה משמעותית
כל ניסיון שיטתי להבין התנהגות חייב לבחון
ההשפעה של מוטיבציה על התנהגות
השפעת ויסות עצמי על למידת טקסטים המוצגים על מסך המחשב
למה רמת פרמי צריכה להיות קבועה בחומר שנמצא בשווי משקל?
כל הזכויות שמורות לתמר שושן
Shell Scripts בסביבת UNIX
תוכנה 1 תרגול 13 – סיכום.
פולימורפיזם מתקדם ממשקים בC# עריכה ועיצוב: קרן הרדי
Presentation transcript:

מבוא ללמידה והתנהגות: התניה ומח למה מח?  התנהגות למה למידה?  כיוון ההתנהגות ניבוי של ארועים חשובים שליטה לאור הציפיות סוגי למידה שונים במח (supervised, unsupervised, RL) – נתמקד בהתניה בלבד (פסיכולוגיה, RL). התניה/RL: למידה בסיסית, ללא מורה, זו שביומיום אנו נוטים להתעלם ממנה (אך מובילה את חיינו) – דוגמאות – כיצד לפתוח חלון ודלת, איך עונים לטלפון, מתי להמנע מתנור חם, מתי להתכופף כדי שלא יפגע בנו כדור, מתי ללבוש סוודר

שלושה נדבכים הבעיה: ניבוי והתנהגות אופטימלים David Marr’s three levels of analysis: מודלים נורמטיבים (אופטימיזציה) Ethology: - optimal foraging - exploration etc. Computation: - dynamic programming - Kalman filtering התנהגות ותאוריה Psychology: - classical cond. - instrumental cond. Algorithm: - TD/delta rules, simple weights - representational learning בסיס מוחי/נוירונלי Neurobiology: Implementation: neuromodulatory systems basal ganglia, cortex

התנהגות: התניה הבעיה: איך בע"ח לומדים ניבוי (prediction) ושליטה (control)? השיטה: התנהגות מורכבת – ריבוי מנגנונים ואינטראקציות  תכנון ניסויים שיביאו לידי ביטוי אחד ויורידו למינימום השפעתם של אחרים. זהירות: דיכוטומיות שני סוגי התניה: 1. התניה קלאסית (ניבוי) 2. התניה אופרנטית (שליטה) דברים שיהיו חשובים: - מה נלמד? (תכולת אינפורמציה – תזמון, ערך, סוג חיזוק וכו') - באילו תנאים מתקיימת הלמידה? (סמיכות, הפתעה וכו') מושגים: ייצוג, אסוסיאציה, סמיכות, מפה קוגניטיבית Whatever is good to know is hard to learn – Greek proverb

מודלים חישוביים הבעיה: ניבוי והתנהגות אופטימלים, הסבר לתופעות התנהגותיות השיטה: מודלים תאוריים (R-W), מודלים נורמטיבים (RL, בייסיאנים), box and arrow), curve fitting, מודלים פיסיולוגיים) שימו לב: בחירה אישית של סוג המודלים דברים שיהיו חשובים: - מהם המגבלות (constraints) שההתנהגות מציבה? מהם האספקטים ההתנהגותיים/חישוביים שהמודל תופס ומאילו הוא מתעלם? איך המודלים מעצבים את המחקר הניסויי ? מושגים: value, forward model, cache, generative model למה value? – common currency בכדי להשוות תפוחים לתפוזים ולבחור דרך התנהגות אחת מודל קדימה – מודל של העולם Cache – קיצור דרך לחישוב ללא מודל של העולם Generative model – הסקה של latent causes ע"י חוק בייס All models are wrong, some models are useful – G. Box

מנגנונים מוחיים הבעיה: כיצד המח מממש למידה, ניבוי ושליטה (action selection)? השיטה: רישומים בחיה מתנהגת, הדמיות (fMRI, EEG, PET), פגיעות (lesions), פרמקולוגיה דברים שיהיו חשובים: - הכללות: תפקיד כללי של אזור/נוירומודולטור - הבחנות: דיסוסיאציות בין תפקידים/אזורים/נוירומודולטורים מושגים: דופמין, סרוטונין, Ach, נוראדרנלין, גרעינים בזליים, אמיגדלה, קורטקס פרונטלי, היפוקמפוס, (סינפסות, רצפטורים) In theory, there is no difference between theory and practice, but not in practice. - Anonymous

הדבק בין הרמות: "היער" מה הבעיה הכללית סוגים (classes) של פתרונות לבעיה אזהרה: יותר שאלות פתוחות מתשובות ברורות

פרטים טכניים מתי ואיפה מתכונת דרישות: השתתפות פעילה וחשיבה ביקורתית קריאה לפני כל השיעור 4 מתוך 5 תרגילים (20%, הגשה בזמן) מבחן מסכם (70%, מבחן בית) מי לא צריך להיות פה (זה לא הקורס של טלי, זה לא קורס בפסיכולוגיה קוגניטיבית, זה לא קורס קל) אתר הקורס: http://alice.nc.huji.ac.il/~yaelniv/LearningCourse/LearningCourse.htm

למידה: הגדרה בעיות אפשריות בהגדרה: לא תמיד מדובר ברכישת התנהגות חדשה (אולי דווקא בהמנעות מהתנהגות קיימת?) לא תמיד יש ללמידה תועלת ברמת הפרט (למידת דעות קדומות, הפרעות נפשיות נלמדות) למידה לא תמיד מכוונת (למידה של סדר השירים בתקליט, סוג הרכב של השכנים) שינוי התנהגות – לא זמני (עייפות, שינוי מוטיבציוני, הביטואציה) תוצר של נסיון בניגוד להבשלה (maturation) (הליכה, דיבור – קשה להפריד מולד מנלמד) שינוי במנגנוני התנהגות – לא תמיד הלמידה מתבטאת מיד, אלא רק נוצר פוטנציאל לביטויה (latent learning למשל, וביצוע מול למידה) שינוי מתמשך במנגנוני ההתנהגות בסיטואציה מסוימת, שנגרם בעקבות התנסות חוזרת בסיטואציה זו, ובתנאי שאי אפשר להסביר את השינוי בהתנהגות ע"י נטיות ההתנהגות המולדת של האורגניזם/התבגרות או מצב זמני.

היסטוריה: העבר הרחוק Nativism - הידע הוא מולד ולמידה היא הזכרות במה שכבר קיים ב-mind Empiricism (אריסטו) - הידע נלמד. ההתנסות (הנסיון) היא המקור היחיד לידע Associationism – שני מנגנונים בתהליך רכישת הידע: ייצוג פנימי של מושגים פשוטים שמועתקים למאגר זכרון יצירת מושגים מורכבים ע"י קישור בזכרון של רעיונות פשוטים שקרו יחד. אסוסיאציות יכולות לשמר רצף ארועים בזמן, או רצף נסיבתי (דוג': אם B קרה מיד אחרי A, תרשם בזכרון אסוסיאציה בין a ל-b. לאחר שנוצרת אסוסיאציה בין שני מושגים, אחד יגרום להתעוררות של הייצוג של השני. "צפייה, תכנון, הסבר" – קריאה בשני הכיוונים מסבירה חשיבה מופשטת Darwin - ההנחה הבסיסית היא שקיימים תהליכי למידה כלליים לכל האורגניזמים. נובע מכך שכולם פותרים את אותה בעיה – הצורך לנבא מתי ואיך מתרחשים מאורעות חשובים (השרדותית) בסביבה. זו הבעיה של למידת קשרי סיבה ותוצאה. המשכיות מינים וטשטוש גבול גוף/נפש: פתח למחקר של למידה גם בבע"ח.

היסטוריה: "השיטה המדעית" הפסיכולוגיה כתחום, ושיטות המחקר בפסיכולוגיה אמפירית, צמחו במידה רבה מהתחום של חקר למידת בעלי חיים דרך חקר התנהגות, בעיקר בעקבות המעבר לשיטה המדעית. התנהגות: ניתנת לכימות (מדידה), פומבית, ניתנת לשחזור עבודה עם בע"ח קריטית בעיקר לשחזור (שליטה טובה במשתנים המחקריים) Behaviorism (1960s) על תאוריות למידה לחפש החוקים שקובעים איך התנהגות תשתנה בעתיד בעקבות התנסויות העבר. מאפיינים עיקריים: התנהגות נצפית, השפעת גורמים חיצוניים המח כקופסא שחורה; המנעות מגורמים מתערבים שמות: Pavlov (1849-1936) – התניה קלאסית, stimulus substitution (ריור) Thorndike (1874-1949) – התניה אופרנטית, law of effect (puzzle box) Watson (1878-1958) – אבי הבהביוריזם (Albert) Skinner (1904-1990) – התניה אופרנטית, בהביוריסט, Skinner box, schedules Tolman(1886-1959) – מפות קוגניטיביות, goal-directed, cog. behaviorism למה היסטוריה ושמות? מדע נעשה ע"י אנשים – זרמים ואמונות (עד כדי דת) מציבים מגבלות על סוג השאלות שאדם ישאל, ועל סוג התשובות שהוא יראה כסבירות. קונטקסט חשוב להבנת התרומה והמקום של תאוריות שונות. ברוסיה – Pavlov – פיסיולוג, חקר רפלקסים במערכת העיכול וגילה שניתן "ללמוד" רפלקסים. כלומר, רפלקסים שמתווכים ע"י מנגנונים מוחיים, הם לא רק מולדים. מעבודתו התפתח התחום של התניה קלסית. הגדרה של התניה קלסית – הסמיכות אינה תלויה בפעולת החיה, שאינה נעשית במטרה לגרות לחיזוק. הכלב של פבלוב. בארה"ב – Thorndike – חקר את האינטליגנציה של בעלי חיים. גילה שהם יכולים ללמוד לפתור בעיות (יכולת לשנות התנהגות עפ"י תוצאותיה). הוא הסיק מכך שלמידה יוצרת קשר בין גירוי לתגובה כך שהגירוי מעורר באופן אוטומטי את התגובה (כלומר, ממשיך להחזיק בדעה שהתנהגות בע"ח היא רפלקסיבית, אוטומטית, ולא רצונית, אלא מעוררת ע"י גירויים). מעבודתו התפתח התחום של התניה אופרנטית. הגדרה של התניה אופרנטית – הסמיכות תלויה בפעולה של החיה. חולדה בקופסת סקינר.

התניה קלאסית

התניה קלאסית

התניה קלאסית פרוצדורה בסיסית – הגדרה אופרציונלית של ההתניה. אבל – מה נלמד? מה התנאים ללמידה? מההתניה הבסיסית לא ניתן לדעת – צריך וריאציות על ההתניה הבסיסית, שהן מורכבות יותר. דוג' – יחסים טמפורלים, חיזוק גם על רקע הקונטקסט, שילוב גירויים, הכחדה

התניה אופרנטית הגדרה אופרציונלית – האם זו אותה צורת למידה כמו קלאסית?

מח: הקדמה רוב המח: קלט (עיבוד סנסורי) ופלט (מוטורי). לא נדבר לא על זה ולא על זה. בתווך ביניהם – קבלת ההחלטה עפ"י הקלט לגבי דרך הפעולה. בזה נתעניין.

Ventral Striatum (Nucleus Accumbens) Dorsal Striatum (Caudate, Putamen) Prefrontal cortex Amygdala Ventral Striatum (Nucleus Accumbens) Ventral Tegmental Area Substantia Nigra החשיבות של נוירומודלטורים, basal ganglia