Adaptive Regulation: Modelling Cerebellum-driven Processes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the function of the cerebellum remains an open problem of systems neuroscience. The thesis adopts a recent hypothesis that characterizes the cerebellum as an adaptive internal model, with the goal of rejecting disturbances acting on various regulated subsystems. The main challenge in utilizing regulator theory to explain cerebellar functions arises from its traditional development being primarily focused on engineering applications, which presents limitations in its application for brain modeling. The thesis aims to advance regulator theory and make it more suitable for systems neuroscience applications by addressing two main obstacles. The first obstacle regards the fact that traditional optimal control theory is concerned with optimizing transient behavior making it not suitable for capturing the brain’s optimization of its steady-state operation. To bridge this gap, we formulate the optimal steady-state regulation (OSSR) problem, which incorporates a cost on maintaining steady-state inputs and outputs of controllers contributing to regulation. We develop a fully adaptive control architecture to solve a specific instance of the OSSR problem involving two control modules: an inexpensive state feedback and a costly adaptive internal model. The design is used to realize a model of long-term adaptation of the brainstem neural integrator motor command in the oculomotorsystem, successfully recovering several experimental findings. The second obstacle addressed by the thesis regards intermittency of measurements which leads to a switched system with multiple equilibria. We extend the methods in the literature to provide the first stability results for discrete-time switched systems with multiple equilibria that do not impose any dwell-time constraint on the switching signal. These results are applied to show the stability ofa model of visuomotor adaptation under intermittent visual error measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».