38、序列处理的多重前向模型架构与时间机制整合

序列处理的多重前向模型架构与时间机制整合

1. 多重前向模型架构在序列处理中的表现

多重前向模型（MFM）架构在序列处理方面有着独特的表现。在模拟过程中，展示了不同模块对不同序列的学习和响应情况。

1.1 整体模拟结果

模拟涵盖了多个模块（M1、M2、M3、M4）对不同序列（I: 123、II: 132、III: 321、IV: 312）的处理。从图中可以看到，在早期块中，网络的性能不稳定。例如，在第6次记忆试验（λ - MT6）中，模块3在序列IV、I和II的呈现期间处于活跃状态。随着模拟的进行，到第30个块时，序列II和III分别由模块3和2表示，但序列IV和I的切换仍不稳定。不过，到模拟结束时，切换变得稳定且专业化，即SeqI由M1处理，SeqII由M3处理，SeqIII由M2处理，SeqIV由M4处理。

序列	对应模块
SeqI	M1
SeqII	M3
SeqIII	M2
SeqIV	M4

1.2 短期行为分析

通过观察第38和132个块的短期行为，可以更深入了解网络的学习过程。在第38个块中