MotorNet, a Python toolbox for controlling differentiable biomechanical effectors with artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Artificial neural networks (ANNs) are a powerful class of computational models for unravelling neural mechanisms of brain function. However, for neural control of movement, they currently must be integrated with software simulating biomechanical effectors, leading to limiting impracticalities: (1) researchers must rely on two different platforms and (2) biomechanical effectors are not generally differentiable, constraining researchers to reinforcement learning algorithms despite the existence and potential biological relevance of faster training methods. To address these limitations, we developed MotorNet, an open-source Python toolbox for creating arbitrarily complex, differentiable, and biomechanically realistic effectors that can be trained on user-defined motor tasks using ANNs. MotorNet is designed to meet several goals: ease of installation, ease of use, a high-level user-friendly application programming interface, and a modular architecture to allow for flexibility in model building. MotorNet requires no dependencies outside Python, making it easy to get started with. For instance, it allows training ANNs on typically used motor control models such as a two joint, six muscle, planar arm within minutes on a typical desktop computer. MotorNet is built on PyTorch and therefore can implement any network architecture that is possible using the PyTorch framework. Consequently, it will immediately benefit from advances in artificial intelligence through PyTorch updates. Finally, it is open source, enabling users to create and share their own improvements, such as new effector and network architectures or custom task designs. MotorNet's focus on higher-order model and task design will alleviate overhead cost to initiate computational projects for new researchers by providing a standalone, ready-to-go framework, and speed up efforts of established computational teams by enabling a focus on concepts and ideas over implementation.
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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 ».