A DUAL PATHWAY APPROACH FOR SOLVING THE SPATIAL CREDIT ASSIGNMENT PROBLEM IN A BIOLOGICAL WAY
Notice bibliographique
Résumé
To survive, many biological organisms need to accurately infer which features of their environment predict future rewards and punishments. In machine learning terms, this is the problem of spatial credit assignment, for which many supervised learning algorithms have been developed. In this thesis, I mainly propose that a dual-pathway, regression-like strategy and associated biological implementations may be used to solve this problem. Using David Marr's (1982) three-level philosophy of computational neuroscience, the thesis and its contributions are organized as follows:\n- Computational Level: Here, the spatial credit assignment problem is formally defined and modeled using probability density functions. The specific challenges of the problem faced by organisms and machine learning algorithms alike are also identified.\n- Algorithmic Level: I present and evaluate the novel hypothesis that the general strategy used by animals is to perform a regression over past experiences. I also introduce an extension of a probabilistic model for regression that substantially improves generalization without resorting to regularization. This approach subdues residual associations to irrelevant features, as does regularization.\n- Physical Level: Here, the neuroscience of classical conditioning and of the basal ganglia is briefly reviewed. Then, two novel models of the basal ganglia are put forward: 1) an online-learning model that supports the regression hypothesis and 2) a biological implementation of the probabilistic model previously introduced. Finally, we compare these models to others in the literature.\n\nIn short, this thesis establishes a theoretical framework for studying the spatial credit assignment problem, offers a simple hypothesis for how biological systems solve it, and implements basal ganglia-based algorithms in support. The thesis brings to light novel approaches for machine learning and several explanations for biological structures and classical conditioning phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».