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【24h】

Adaptive Olfactory Encoding in Agents Controlled by Spiking Neural Networks

机译：尖峰神经网络控制的代理中的自适应嗅觉编码

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We created a neural architecture that can use two different types of information encoding strategies depending on the environment. The goal of this research was to create a simulated agent that could react to two different overlapping chemicals having varying concentrations. The neural network controls the agent by encoding its sensory information as temporal coincidences in a low concentration environment, and as firing rates at high concentration. With such an architecture, we could study synchronization of firing in a simple manner and see its effect on the agent's behaviour.
机译：我们创建了一种神经体系结构，可以根据环境使用两种不同类型的信息编码策略。这项研究的目的是创建一种能够对两种不同浓度的重叠化学物质反应的模拟试剂。神经网络通过将其感官信息编码为低浓度环境中的时间重合以及高浓度时的发射速率来控制药物。使用这种架构，我们可以以简单的方式研究触发的同步，并查看其对代理行为的影响。

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