A model of how hierarchical representations constructed in the hippocampus are used to navigate through space
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
Animals can navigate through complex environments with amazing flexibility and efficiency: they forage over large areas, quickly learning rewarding behavior and changing their plans when necessary. Some insights into the neural mechanisms supporting this ability can be found in the hippocampus (HPC)—a brain structure involved in navigation, learning, and memory. Neuronal activity in the HPC provides a hierarchical representation of space, representing an environment at multiple scales. In addition, it has been observed that when memory-consolidation processes in the HPC are inactivated, animals can still plan and navigate in a familiar environment but not in new environments. Findings like these suggest three useful principles: spatial learning is hierarchical, learning a hierarchical world-model is intrinsically valuable, and action planning occurs as a downstream process separate from learning. Here, we demonstrate computationally how an agent could learn hierarchical models of an environment using off-line replay of trajectories through that environment and show empirically that this allows computationally efficient planning to reach arbitrary goals within a reinforcement learning setting. Using the computational model to simulate hippocampal damage reproduces navigation behaviors observed in rodents with hippocampal inactivation. The approach presented here might help to clarify different interpretations of some spatial navigation studies in rodents and present some implications for future studies of both machine and biological intelligence.
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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 | 0,000 |
| 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 découle