Algoritmic valik strateegiad, Abstraktne

DFS-i kriteerium ei arvesta mitte ainult tunnuste korrelatsiooni, vaid ka funktsioonide alamhulga korrelatsiooni ja hindab seejärel funktsiooni alamhulga panust klassifikatsiooni. Eemaldades sama mustri pärast nihkemuudatusi, saame 25 kohalikku autokorrelatsioonimalli, mis on näidatud joonisel 1. Need faasid, eriti otsimis- ja otsingufaasid, võimaldasid subjektidel kasutada oma eelistatud navigatsioonistrateegiat täiendavad üksikasjad teekonna leidmise ülesande kohta on esitatud SI-meetodis. Seejärel võimaldas otsinguetapp täiendavat mälu moodustamist selle kohta, kuidas saab iga sihtpunkti lähtepositsioonist jõuda. Pärast erinevate klassifikaatorite liigitustäpsuse võrdlemist enne ja pärast kavandatud funktsiooni valimist töötlemist kontrollitakse MMBS-i otsingustrateegial põhineva hübriidfunktsioonide valiku algoritmi õigsust. Treeninguks mõeldud VE koosnes 4-st neljast ruudust ruumist kokku 16 erinevate sisustustega kui see, mida me kasutasime fMRI-seansi jaoks.

Ruumiline mälu Abstraktne Inimeste navigeerimine arvatakse üldiselt tuginevat kahte tüüpi strateegia vastuvõtmisele, marsruudil põhinevatele ja kaardipõhistele strateegiatele.

Mõlemad navigatsiooniliigid nõuavad ruumiliste otsuste tegemist mööda läbitud teed, kuigi navigatsioonistrateegiate ja väärtuspõhise otsuste tegemise mehhanismide vahel on formaalsed arvutuslikud ja neuraalsed seosed inimestes seni alaesindatud.

Siin kasutati funktsionaalset magnetresonantstomograafiat fMRIsamas kui objektid asusid virtuaalses keskkonnas erinevaid objekte.

Kuidas õigesti rakendada strateegia kujundamise mustrit

Seejärel modelleerisime nende teed tugevdamise õppimise RL algoritmide abil, mis selgitasid edukalt otsustuskäitumist ja selle neuronaalseid korrelatsioone. Meie tulemused näitavad, et teemad kasutasid marsruudi ja kaardipõhise navigatsiooni segu ning nende teed saab hästi selgitada mudelivaba ja mudelipõhiste RL-algoritmidega.

Algoritmic valik strateegiad

Lisaks modelleerisid modelleerimata valiku väärtussignaalid marsruudil põhineva navigeerimise ajal BOLD signaale ventro-mediaalses prefrontaalses ajukoores vmPFCsamas kui BOLD signaalid parahippokampuse ja hipokampuse piirkondades olid seotud mudelipõhiste väärtussignaalidega kaardipõhiste navigeerimine.

Meie tulemused näitavad, et aju võib jagada navigatsiooni- ja väärtuspõhiste otsuste jaoks arvutusmehhanisme ja närvisubstraate, nii et mudelivaba valik Algoritmic valik strateegiad marsruutidel põhinevat navigatsiooni ja Binaars VarianDid BG. valikut juhib kaardipõhist navigatsiooni.

Need avastused avavad uusi võimalusi teede rajamiseks arvutuslikuks modelleerimiseks, suunates tähelepanu väärtuspõhisele otsusele, mis erineb ühisest suunast ja kaugustest. Sissejuhatus Kui me igapäevaelus navigeerime, siis me teeme seda tavaliselt eesmärgiga, näiteks restorani külastamisega.

Algoritmilise kauplemise strateegia

Selle sihtpunkti jõudmiseks saame järgida marsruuti, mida me teame eelmistest sõitudest, või alternatiivselt töötada välja lühim tee, kasutades meie kognitiivset esindust naabruses.

Need kaks võimalust näitavad vastavalt marsruutidel põhinevaid ja kaardipõhiseid strateegiaid, kahte silmapaistvat strateegiat, mis on suunatud teejuhtimisele ja ruumilisele navigatsioonile 1, 2, 3. Marsruudil põhinev strateegia, mis on vastusõppe vorm, tugineb maamärkide ja pöörete vahelisele seosele ning ka läbitud vahemaade mälule 1, 4, 5.

Algoritmic valik strateegiad

Mediaalne prefrontaalne ajukoor, striatum, retrospleniaalne ja mediaalne ajutine piirkond näib Kaubandus Kanada valikutega Algoritmic valik strateegiad marsruudil põhineva navigatsiooni Algoritmic valik strateegiad 5, 6, 7, 8, 9. Vastupidi, kaardipõhine või kohtnavigatsioon nõuab teadmisi ruumide 10, 11, 12 sihtmärkide, maamärkide või muude oluliste punktide vaheliste ruumiliste suhete kohta.

Neid teadmisi saab mõista kui kognitiivset kaarti, mis on määratletud kui ruumilise keskkonna vaimne esitus ja mis võimaldab omandada, salvestada, kodeerida ja meenutada suhtelisi asukohti, samuti eelneva kogemuse atribuute selles keskkonnas 13, 14, See on omandatud kas aktiivse otsimise ja uurimise teel või kogedes keskkonda, kasutades kontrollitud navigatsioonipraktikaid, nagu uurimine, kasutades tee integreerimist ja järjestatud naabrusotsingut Uued teed võib kavandada, otsides kõigepealt seda kaarti parima tee jaoks Algoritmic valik strateegiad seejärel neid teadmisi teisendama.

Kaardipõhine navigatsioon hõlmab hajutatud aju piirkondade süsteemi, sealhulgas hipokampust 17, 18, 19, 20, parahippokampuse 21, 22, 23 ja retrospleniaalset piirkonda Kuigi need uuringud on kindlaks teinud, millised neuraalsed radad on kaasatud igasse strateegiasse, on arvutusmehhanismid, mis arvestavad marsruudi ja kaardipõhise navigatsiooni vastastikust mõju, samuti selle närvisüsteemi alused, endiselt arutelu teema, eriti inimestel.

Nashi tasakaal

Selles uuringus käsitleme neid küsimusi, kombineerides 3D virtuaalse keskkonna, mida tavaliselt kasutatakse ruumilise navigatsiooni uurimisel, ja modelleerimismeetodeid väärtuspõhise otsuste tegemise valdkonnas. Erinevalt varasematest uuringutest, mis enamasti vastasid, kus ajus on erinevates ruumilistes navigatsioonistrateegiates, võimaldab meie lähenemine uurida ka seda, kuidas neid protsesse arvutuslikult lahendada.

  • Kraevoimaluste kaubandusstrateegia
  • Kuidas õigesti rakendada strateegia kujundamise mustrit |
  • Hübriidfunktsiooni valiku algoritm, mis põhineb maksakoe patoloogilise kujutise klassifitseerimise maksimaalse minimaalse tagasiulatuva valiku strateegial Abstraktne Pakume välja uudse funktsiooni valimise algoritmi maksakoe patoloogilise kujutise klassifitseerimiseks.

Lisaks pakub see lähenemine eksperimentaalset uurimist modelleerimismeetodite kasulikkuse kohta väärtuspõhisel otsustusprotsessil, et iseloomustada strateegia vastuvõtmist ruumilise navigatsiooni puhul.

Sarnaselt marsruudil põhinevatele ja kaardipõhistele navigatsioonistrateegiatele on väärtuspõhise otsuste tegemisel domineerivaks käitumisviisiks kujunenud vähemalt kaks tasuta süsteemi: mudelivabad ja mudelipõhised valikusüsteemid 25, 26, 27, Mudelivaba valiku puhul moodustatakse stiimulite ja tegevuste vahel ühendused, tugevdades varem edukaid meetmeid.

Mudelisuval valikuvõimalusel ei ole vaja teadmisi ülesande struktuurist.

  • Lihtsamad aktsiate variandid Kontrollija
  • Nashi tasakaal – Vikipeedia
  • Mõlemale pakutakse võimalust saada kaaskurjategija reetmise korral lühem vanglakaristus.

Mudelipõhine valik tugineb seevastu ülesande struktuuri Algoritmic valik strateegiad mudelile, et hinnata, millised tegevuste kogumid viivad parimate tulemusteni. Seda tehakse ülesande kaardi või graafiku abil. Ulatuslikud neuropiltimisuuringud on pakkunud välja nende kahe otsustussüsteemi Algoritmic valik strateegiad.

Need uuringud selgitasid ka oletatavaid kortikostriaalseid ahelaid, mis on nende arvutuste aluseks 29, 30, Kuna nende kahe väärtuspõhise valiku süsteemi aluseks olevad arvutuspõhimõtted selgitavad edukalt paljusid otsuste käitumisi, võivad nad pakkuda ka ruumilise navigatsiooni kasulikku raamistikku.

1. Sissejuhatus

Kuigi ruumilise navigatsiooni ja otsuste tegemise vahelisi seoseid on varem välja pakutud, peamiselt loomade viiside uurimisel 32, 33, 34, olid need üldisemad kui meie hüpotees, et aju jagab mõningaid navigeerimise ja väärtusepõhise arvutamise põhilisi mehhanisme. Seetõttu kasutasime tugevdamise õppimise RL algoritme, et modelleerida subjektide läbitud marsruute virtuaalses keskkonnas.

Kui RL-mudelid moodustavad navigatsioonistrateegiate aluse, peaksid nad 1 arvestama subjektide käitumist, kui nad saavad vabalt valida oma navigatsioonistrateegia, 2 eristab, millises ulatuses kasutatakse ühte süsteemi igas otsustuspunktis, ja 3 selgitab erinevate ajupiirkondade rolli navigeerimisotsuste Algoritmic valik strateegiad, näidates korrelatsiooni BOLD aktiivsuse ja RL mudelite peamiste sisemuutujate vahel.

Selle hüpoteesi testimiseks lõime inimobjektidele 3D virtuaalses keskkonnas teeotsingu ülesande. Funktsionaalset magnetresonantstomograafiat fMRI kasutati seejärel selleks, et uurida, kuidas arvutusprotsessid moduleerivad veres hapniku tasemest sõltuvat BOLD aktiivsust, samal ajal kui subjektid viisid teed läbi.

Navigeerimismenüü

Iga objekt teostas samasse keskkonda ülesannete kolmel etapil. Teemad, mida navigeeriti, valides vabalt ühe olemasoleva ukse. Kuna tagurpidi jättes ruumi samast uksest kui sisenemisest ei lubatud, olid võrgumaailma keskel kolm tuba valida, ruumid välisseina ääres olid kaks ust ja nurgakambrites oli üks.

Esiteks kogusid i kodeerimisfaasis subjektid kolm preemiat Erinevus aktsiate valikute ja eSOP vahel ettemääratud järjekorras ja samast lähtepositsioonist kaheksa uuringu jooksul.

Lang L: none

See kordamine soodustas marsruudi õppimist kodeerimisfaasis. Järgnevatel ii otsingufaasil koguti iga katse käigus üks juhuslikult valitud tasu samast algpositsioonist kui kodeerimisfaasis. Lõpuks koguti iii otsingufaasi ajal üksikud juhuslikult valitud tasu erinevatelt alguskohtadelt.

Algoritmic valik strateegiad

Need faasid, eriti otsimis- ja otsingufaasid, võimaldasid subjektidel kasutada oma eelistatud navigatsioonistrateegiat täiendavad üksikasjad teekonna leidmise ülesande kohta on esitatud SI-meetodis. Analüüsides teed, mida subjektid tegid, arvutasime kolm navigatsioonitähist.

Need näitajad kirjeldavad, mil määral iga subjekt järgis varem õppinud marsruute marsruudil põhinev strateegia või osales kaardipõhises navigatsioonis. Tugevdamise õppemudelite põhjal paigaldasime ka parameetri ωmis selgitab, kas objektid toetusid navigeerimisel rohkem mudelivabadele või mudelipõhistele valikutele.

Wayfinding ülesanne ja käitumistulemused. A Võrgustiku maailma paigutus. Virtuaalse reaalsuse VR keskkond oli 5-kohaline 5-kohaline ruum.