Probability learning in normal and parkinson subjects: The effect of reward, context, and uncertainty
Ödülün, bağlamın ve belirsizliğin olasılıksal öğrenmeye olan etkisi
- Tez No: 201974
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DİDEM GOKCAY, YRD. DOÇ. DR. BİLGE SAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Nöroloji, Psikoloji, Neurology, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Olasılık Öğrenme, Örüntü Arama, Parkinson, Dopamin, Basal Ganglia, Probability Learning, Pattern searching, Parkinson Disease, Dopamine, Basal Ganglia
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 118
Özet
Bu tezde uyaran-eylem kalıpları arasındaki olasılıksal iliski olasılık öğrenme paradigması ile arastırılmıstır. ?lk üç deneyde ödülün etkisine bakılmıstır. Ek olarak, sırasıyla bağlam ve belirsizlik ikinci ve üçünçü deneyler aracılığı ile arastırılmıstır. Dördüncü deney ikinci deneyin bir tekrarı olup bir grup dopamin tedavisi gören Parkinson hastasında olasılık öğrenme test edilmistir. Birinci deneyde klasik olasılık öğrenme paradigması parasal ve parasal olmayan geribildirimler ile test edilmistir. Olasılık öğrenme davranısı hem ödül olarak para ile geribildirim alan hem de ödül olarak para ile geri bildirim almayan durumlarda gözlemlenmistir. Buna karsın, bu iki geri bildirim durumu arasında anlamlı bir fark bulunamamıstır. ?kinci deneyde, olasılık öğrenme benzeri gereksiz bağlam bilgisi içeren bir görev uygulanmıstır. ?kinci deneyde olasılık öğrenme davranısı gözlemlenmistir ve ödül olarak para ile geribildirimin anlamlı bir etkisi gözlemlenmistir. Üçüncü deneyde yine ikinci deney gibi olasılık öğrenme benzeri fakat bu sefer gerekli bağlam bilgisi içeren bir görev uygulanmıstır. Beklendiği üzere faydalı bilginin kullanılması neticesinde ne olasılıksal öğrenme ve ne de ödül olarak para geri bildiriminin öğrenme üzerine bir etkisi gözlemlenmemistir. Bu deneyde bulunan belirsizliğin etkisi literatürdeki raporların bir tekrarıdır. Dördüncü deney ikinci deneyin aynısıdır fakat deneyin uygulandığı örneklemler bir grup dopamin tedavisi gören Parkinson hastası ve aynı yaslardaki kontrol grubudur. Bu deney literatürdeki dopamin tedavisinin pozitif geri bildirimi ile ilgili önermeleri test etmek için tasarlanmıstır. Dördüncü deneyde, olasılık öğrenme davranısı gözlemlenmistir fakat Parkinsonlu hastalar ve kontrol grubu arasında olasalık öğrenmede anlamlı bir fark gözlemlenmemistir bunun nedeni büyük olasılıkla katılımcı sayısının azlığından kaynaklanmaktadır. Bu çalısmalara ek olarak birinci ve dördüncü deneylerde öğrenme mekanizmaları sınanmıstır. Sonuçlarımız deneyin baslangıcında katılımcıların olasılıkları öğrenirken örüntü arama davranısı sergilediğini göstermesidir. Birinci ve dördüncü deneyde frekans öğrenmeye bağlı olarak katılımcılar maksimizasyon davranısı sergilemektedir ve sürekli aynı seçeneği seçmislerdir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the learning of probabilistic relationships between stimulus-action pairs is investigated under the probability learning paradigm. The effect of reward is investigated in the first three experiments. Additionally, the effect of context and uncertainty is investigated in the second and third experiments, respectively. The fourth experiment is the replication of the second experiment with a group of Parkinson patients where the effect of dopamine medication on probability learning is studied. In Experiment 1, we replicate the classical probability learning task by comparing monetary and non-monetary reward feedback. Probability learning behavior is observed in both monetary and non-monetary rewarding feedback conditions. However, no significant difference between the monetary and non-monetary feedback conditions is observed. In Experiment 2, a variation of the probability learning task which includes irrelevant contextual information is applied. Probability learning behavior is observed, and a significant effect is found between monetary and non-monetary feedback conditions. In Experiment 3; a probability learning task similar to that in Experiment 2 is applied, however, in this experiment, stimulus included relevant contextual information. As expected, due to the utilization of the relevant contextual information from the start of the experiment, no significant effect is found for probability learning behavior. The effect of uncertainty observed in this experiment is a replication of the reports in literature. Experiment 4 is identical to Experiment 2; except that the subject population is a group of dopamine medicated Parkinson patients and a group of age matched controls. This experiment is introduced to test the suggestions in the literature regarding the enhancement effect of dopamine medication in probability learning based on positive feedback conditions. In Experiment 4, probability learning behavior is observed in both groups, but the difference in learning performance between Parkinson patients and controls was not significant, probably due to the low number of subject recruited in the experiment. In addition to these investigations, learning mechanisms are also examined in Experiments 1 and 4. Our results indicate that subjects initially search for patterns which lead to probability learning. At the end of Experiments 1 and 4, upon learning the winning frequencies, subjects change their behavior and demonstrate maximization behavior, which makes them prefer continuously one option over the other.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması
3D medical image recognition using deep learning networks
ROUBA OMAR ALAHMAD ALOSMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi
NAVID HALILI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Makine öğrenmesi tabanlı kullanıcı davranış analizi ile bilgisayar sistemlerine giriş kayıtlarında anomali tespiti
Anomaly detection in computer system login records with machine learning based user behaviour analysis
ERHAN YILMAZ
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Deep neural networks-based anomaly detection system on multivariate time-series data
Çok değişkenli zaman serisi verisi üzerinde derin sinir ağları tabanlı anomali tespit sistemi
GÜRAY ÇİNTİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR