論文の概要: Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01844v3
- Date: Sun, 10 Dec 2023 08:12:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:56:32.204543
- Title: Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning
- Title（参考訳）: Grid-SD2E:認知学習システムにおける一般的なグリッドフィードバック
- Authors: Jingyi Feng and Chenming Zhang
- Abstract要約: この研究は、より汎用的で堅牢なグリッドモジュールを作成する際に、グリッドセルから部分的にインスピレーションを受けている。
我々はベイジアン推論とともに対話的かつ自己強化型認知システムを構築した。
最小の計算ユニットが抽出され、脳内の1つのニューロンに類似している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5221459608786241
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Comprehending how the brain interacts with the external world through
generated neural data is crucial for determining its working mechanism,
treating brain diseases, and understanding intelligence. Although many
theoretical models have been proposed, they have thus far been difficult to
integrate and develop. In this study, we were inspired in part by grid cells in
creating a more general and robust grid module and constructing an interactive
and self-reinforcing cognitive system together with Bayesian reasoning, an
approach called space-division and exploration-exploitation with grid-feedback
(Grid-SD2E). Here, a grid module can be used as an interaction medium between
the outside world and a system, as well as a self-reinforcement medium within
the system. The space-division and exploration-exploitation (SD2E) receives the
0/1 signals of a grid through its space-division (SD) module. The system
described in this paper is also a theoretical model derived from experiments
conducted by other researchers and our experience on neural decoding. Herein,
we analyse the rationality of the system based on the existing theories in both
neuroscience and cognitive science, and attempt to propose special and general
rules to explain the different interactions between people and between people
and the external world. What's more, based on this framework, the smallest
computing unit is extracted, which is analogous to a single neuron in the
brain.
- Abstract（参考訳）: 生成された神経データによって脳が外界とどのように相互作用するかを理解することは、その働きのメカニズムの決定、脳疾患の治療、知性の理解に不可欠である。
多くの理論モデルが提案されているが、これまでのところ統合と開発は困難である。
本研究では,より汎用的でロバストなグリッドモジュールを作成し,ベイジアン推論(space-division and exploration-exploitation with grid-feedback, grid-sd2e)を用いた対話型・自己情報型認知システムを構築した。
ここでは、グリッドモジュールを外界とシステム間の相互作用媒体として、システム内の自己強化媒体として使用することができる。
空間分割探索探索(SD2E)は、その空間分割(SD)モジュールを介してグリッドの0/1信号を受信する。
本稿では,他の研究者による実験と神経復号に関する経験から得られた理論モデルについても述べる。
本稿では,神経科学と認知科学の両分野における既存の理論に基づくシステムの合理性を分析し,人と人と外の世界との間の相互作用を説明するための特別な,一般的なルールを提案する。
さらに、このフレームワークに基づいて、最小の計算ユニットが抽出され、これは脳内の1つのニューロンに類似しています。
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