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首页> 外文会议>Computational Neuroscience Meeting(CNS03); 20030705-09; Alicante(ES) >Learning environmental clues in the KIV model of the cortico-hippocampal formation
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Learning environmental clues in the KIV model of the cortico-hippocampal formation

机译：在皮质-海马形成的KIV模型中学习环境线索

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Previous studies on the KIV model outlined a general architecture of modeling sensory-perceptual-intentional action cycle in the primordial vertebrate forebrain using nonlinear dynamical principles. KIV consists of three KIII units representing aperiodic/chaotic dynamics in sensory cortex, hippocampal formation, and midline forebrain, respectively. The sensory cortex has demonstrated excellent performance as a pattern recognition and classification device. In this work, the behavior of the hippocampal formation is studied as part of the KIV system. We elaborate a reinforcement algorithm to learn goal-oriented behavior based on global orientation beacons, biased by local sensory information provided by visual or infra-red sensors. We illustrate the operation of the KIV model using the multiple T-maze navigation problem.
机译：先前对KIV模型的研究概述了使用非线性动力学原理对原始脊椎动物前脑中的感觉-感知-意图行动周期建模的一般架构。 KIV由三个KIII单元组成，分别代表感觉皮层，海马形成和中线前脑的非周期性/混沌动力学。感觉皮层已显示出作为模式识别和分类装置的出色性能。在这项工作中，作为KIV系统的一部分，研究了海马结构的行为。我们精心设计了一种增强算法，以基于全局定向信标学习定向目标行为，该定向信标受视觉或红外传感器提供的局部感官信息所偏向。我们使用多个T迷宫导航问题说明了KIV模型的操作。

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