一种具有皮层与基底节并行通路的奖励调制运动学习模型
神经元与认知
2019-03-05 v2 神经与进化计算
摘要
近期许多关于运动系统的研究分为两种截然不同的思路：一类探究运动反应如何编码于皮层神经元的放电率动态中，另一类研究哺乳动物与鸣禽发展出可靠运动反应的学习规则。在计算上，第一种思路由储备池计算模型概括，此类模型能学习复杂的运动任务并产生与运动皮层神经元惊人相似的内部动态，但依赖于生物学上不现实的学习规则。第二种思路所发展的更具现实性的学习规则，常针对简化的离散任务推导，而非刻画真实运动反应的复杂动态。我们桥接这两种思路，为储备池计算开发了一种生物学上现实的学习规则。我们的算法在先前储备池计算算法失败的模拟运动任务上完成学习，并复现了包括将运动学习与帕金森病及其治疗相关联的实验发现。
引用
@article{arxiv.1803.03304,
title = {A model of reward-modulated motor learning with parallelcortical and basal ganglia pathways},
author = {Ryan Pyle and Robert Rosenbaum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03304},
year = {2019}
}