کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863267 | 677624 | 2015 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Goal-oriented robot navigation learning using a multi-scale space representation
ترجمه فارسی عنوان
هدایت ناوبری هدف گرا با استفاده از یک نمایندگی فضایی در مقیاس چندگانه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سلولهای محل هیپوکامپ، مدل شناخت فضایی، نمایندگی فضایی چند ضلعی، تقویت یادگیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
There has been extensive research in recent years on the multi-scale nature of hippocampal place cells and entorhinal grid cells encoding which led to many speculations on their role in spatial cognition. In this paper we focus on the multi-scale nature of place cells and how they contribute to faster learning during goal-oriented navigation when compared to a spatial cognition system composed of single scale place cells. The task consists of a circular arena with a fixed goal location, in which a robot is trained to find the shortest path to the goal after a number of learning trials. Synaptic connections are modified using a reinforcement learning paradigm adapted to the place cells multi-scale architecture. The model is evaluated in both simulation and physical robots. We find that larger scale and combined multi-scale representations favor goal-oriented navigation task learning.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 72, December 2015, Pages 62-74
Journal: Neural Networks - Volume 72, December 2015, Pages 62-74
نویسندگان
M. Llofriu, G. Tejera, M. Contreras, T. Pelc, J.M. Fellous, A. Weitzenfeld,