論文の概要: Exploring a Cognitive Architecture for Learning Arithmetic Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04550v1
- Date: Sun, 5 May 2024 18:42:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 16:14:28.496727
- Title: Exploring a Cognitive Architecture for Learning Arithmetic Equations
- Title（参考訳）: 算数方程式学習のための認知的アーキテクチャの探索
- Authors: Cole Gawin,
- Abstract要約: 本稿では,算術学習を支える認知メカニズムについて考察する。
本稿では,数ベクトル化埋め込みネットワークと連想メモリモデルを実装し,知能システムによる算術方程式の学習とリコールについて検討する。
知的システムにおける数学的認知の神経的相関に関する継続的な研究に貢献することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The acquisition and performance of arithmetic skills and basic operations such as addition, subtraction, multiplication, and division are essential for daily functioning, and reflect complex cognitive processes. This paper explores the cognitive mechanisms powering arithmetic learning, presenting a neurobiologically plausible cognitive architecture that simulates the acquisition of these skills. I implement a number vectorization embedding network and an associative memory model to investigate how an intelligent system can learn and recall arithmetic equations in a manner analogous to the human brain. I perform experiments that provide insights into the generalization capabilities of connectionist models, neurological causes of dyscalculia, and the influence of network architecture on cognitive performance. Through this interdisciplinary investigation, I aim to contribute to ongoing research into the neural correlates of mathematical cognition in intelligent systems.
- Abstract（参考訳）: 算術的スキルの習得と、加算、減算、乗算、除算といった基本的な操作は、日々の機能に不可欠であり、複雑な認知過程を反映している。
本稿では,これらのスキルの獲得をシミュレートする神経生物学的に妥当な認知アーキテクチャを提示し,算術学習を支える認知メカニズムについて考察する。
数ベクトル化埋め込みネットワークと連想記憶モデルを実装し,人間の脳に類似した方法で知能系が算術方程式を学習し,記憶する方法について検討する。
本稿では,コネクショニストモデルの一般化能力,ジスカリアの神経学的原因,ネットワークアーキテクチャが認知能力に与える影響について考察する。
この学際的な調査を通じて,知能システムにおける数学的認知の神経的相関に関する継続的な研究に貢献することを目指している。
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