Оценка применимости рефлекторной модели нейронной сети к поведенческой задаче
Крылов Андрей Константинович Нейроинформатика - 2004.
ТИП ПУБЛИКАЦИИстатья в сборнике трудов конференции
ГОД2004
ЯЗЫКRU
ЦИТИРОВАНИЙ11
АННОТАЦИЯ
Используемые в нейроинформатике представления о работе мозга основаны на рефлекторной теории, что позволяет ей успешно справляться с математическими и физическими задачами. В работе проведен анализ применимости классической рефлекторной модели к поведенческой задаче. Алгоритм Actor/Critic дополненный моделью мотивации тестировался в задаче фуражирования. Несмотря на некоторые позитивные результаты показанные рефлекторной моделью, в целом сделан вывод о ее неадекватности применительно к поведенческим задачам. Представляется более перспективным моделирование живого организма на основе нерефлекторных моделей активного поиска с вариативной величиной поискового шага.
ЦИТАТА
Крылов, А.К. Оценка применимости рефлекторной модели нейронной сети к поведенческой задаче / А.К. Крылов. В сборнике: Нейроинформатика - 2004. – 2004. – С. 108-116
Выдвинуты критерии к минимально сложной тестовой поведенческой задаче. На их основе обоснована задача фуражирования. Проведен анализ этой задачи с точки зрения модели мобильного робота, погруженного ...
Тестовая поведенческая задача фуражирования описана с точки зрения самого агента в соответствии с методологией Reinforcement Learning. Показано, что фактическая задача варьирует в зависимости от морфо...
