Exploiting semantic information in a spiking neural SLAM system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To navigate in new environments, an animal must be able to keep track of its position while simultaneously creating and updating an internal map of features in the environment, a problem formulated as simultaneous localization and mapping (SLAM) in the field of robotics. This requires integrating information from different domains, including self-motion cues, sensory, and semantic information. Several specialized neuron classes have been identified in the mammalian brain as being involved in solving SLAM. While biology has inspired a whole class of SLAM algorithms, the use of semantic information has not been explored in such work. We present a novel, biologically plausible SLAM model called SSP-SLAM-a spiking neural network designed using tools for large scale cognitive modeling. Our model uses a vector representation of continuous spatial maps, which can be encoded via spiking neural activity and bound with other features (continuous and discrete) to create compressed structures containing semantic information from multiple domains (e.g., spatial, temporal, visual, conceptual). We demonstrate that the dynamics of these representations can be implemented with a hybrid oscillatory-interference and continuous attractor network of head direction cells. The estimated self-position from this network is used to learn an associative memory between semantically encoded landmarks and their positions, i.e., an environment map, which is used for loop closure. Our experiments demonstrate that environment maps can be learned accurately and their use greatly improves self-position estimation. Furthermore, grid cells, place cells, and object vector cells are observed by this model. We also run our path integrator network on the NengoLoihi neuromorphic emulator to demonstrate feasibility for a full neuromorphic implementation for energy efficient SLAM.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle