論文の概要: From Data-Fitting to Discovery: Interpreting the Neural Dynamics of
Motor Control through Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11107v1
- Date: Thu, 18 May 2023 16:52:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 14:00:30.693671
- Title: From Data-Fitting to Discovery: Interpreting the Neural Dynamics of
Motor Control through Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: データフィッティングから発見へ:強化学習によるモータ制御のニューラルダイナミクスの解釈
- Authors: Eugene R. Rush, Kaushik Jayaram, J. Sean Humbert
- Abstract要約: 足の移動を行う仮想ロボットの構造的神経活動について検討した。
歩行訓練されたエンボディードエージェントは、タングリングを避けるスムーズなダイナミックスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6159844753873087
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In motor neuroscience, artificial recurrent neural networks models often
complement animal studies. However, most modeling efforts are limited to
data-fitting, and the few that examine virtual embodied agents in a
reinforcement learning context, do not draw direct comparisons to their
biological counterparts. Our study addressing this gap, by uncovering
structured neural activity of a virtual robot performing legged locomotion that
directly support experimental findings of primate walking and cycling. We find
that embodied agents trained to walk exhibit smooth dynamics that avoid
tangling -- or opposing neural trajectories in neighboring neural space -- a
core principle in computational neuroscience. Specifically, across a wide suite
of gaits, the agent displays neural trajectories in the recurrent layers are
less tangled than those in the input-driven actuation layers. To better
interpret the neural separation of these elliptical-shaped trajectories, we
identify speed axes that maximizes variance of mean activity across different
forward, lateral, and rotational speed conditions.
- Abstract（参考訳）: 運動神経科学において、人工リカレントニューラルネットワークモデルはしばしば動物研究を補完する。
しかし、ほとんどのモデリング努力はデータ適合に限られており、強化学習の文脈で仮想的なエンボディドエージェントを調べる数少ないものは、生物学的なエージェントと直接比較するものではない。
本研究は,霊長類歩行とサイクリングの実験的な発見を直接支援する足歩行を行う仮想ロボットの構造的神経活動を明らかにすることで,このギャップに対処する。
歩行を訓練された身体的なエージェントは、隣接する神経空間における絡み合いや対向する神経路を避ける滑らかなダイナミクスを示すことが、計算神経科学の核となる原則であることがわかった。
具体的には、幅広い歩行群にまたがって、リカレント層における神経路が入力駆動アクチュエーション層よりも絡み合っていないことを示す。
これらの楕円形軌跡の神経分離をよりよく解釈するために,前方・横・回転の異なる速度条件における平均活性の分散を最大化する速度軸を同定する。
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