کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4946663 1439411 2017 32 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
How can a recurrent neurodynamic predictive coding model cope with fluctuation in temporal patterns? Robotic experiments on imitative interaction
ترجمه فارسی عنوان
چگونه یک مدل رمزنگاری پیشگویی عصبی غیرمعمول می تواند با نوسانات الگوهای زمانی مواجه شود؟ آزمایش های روباتیک بر تعاملات تقلیدی
کلمات کلیدی
نورو رباتیک، برنامه نویسی پیش بینی شده شبکه عصبی مکرر، تقلید همگام، زمان انحراف، رگرسیون خطا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The current paper examines how a recurrent neural network (RNN) model using a dynamic predictive coding scheme can cope with fluctuations in temporal patterns through generalization in learning. The conjecture driving this present inquiry is that a RNN model with multiple timescales (MTRNN) learns by extracting patterns of change from observed temporal patterns, developing an internal dynamic structure such that variance in initial internal states account for modulations in corresponding observed patterns. We trained a MTRNN with low-dimensional temporal patterns, and assessed performance on an imitation task employing these patterns. Analysis reveals that imitating fluctuated patterns consists in inferring optimal internal states by error regression. The model was then tested through humanoid robotic experiments requiring imitative interaction with human subjects. Results show that spontaneous and lively interaction can be achieved as the model successfully copes with fluctuations naturally occurring in human movement patterns.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 92, August 2017, Pages 3-16
نویسندگان
, ,