文献

J-GLOBAL ID：201702274209187941   整理番号：17A1713939

ドーパミン予測誤差の多世界仮説:大脳基底核における並列回路構造の意義【Powered by NICT】

The many worlds hypothesis of dopamine prediction error: implications of a parallel circuit architecture in the basal ganglia

著者 (3件)： Lau Brian (Brain and Spine Institute, Paris, France) ,  Monteiro Tiago (Champalimaud Research, Lisbon, Portugal) ,  Paton Joseph J (Champalimaud Research, Lisbon, Portugal)
資料名： Current Opinion in Neurobiology  (Current Opinion in Neurobiology)
巻： 46  ページ： 241-247  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1160A  ISSN： 0959-4388  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強化学習(RL)の計算モデルは,報酬を最大化する挙動を生産するための努力と,ソフトウェアやロボットが適応的に[]に振る舞うことを可能にする。RLモデルの中心は,「状態」の間の学習マッピングエージェント世界と作用で遭遇するかもしれない状況や文脈である。豊富な生理学的および解剖学的データは大脳基底核(BG)は,これらの写像[]を知る上で重要であることを示唆した。しかし,特定回路により為された計算は不明である。この短いレビューでは,大脳基底核により為された計算の理解の改良を示唆するBG回路の解剖・生理に関する最近の研究を強調した。大脳基底核回路網の一つの重要な成分に焦点を当て,midbrainドーパミンニューロン,過去二年にわたる大脳基底核研究における吸入実験を持つことをRLフレームワークから支持または出発として鋳造されたデータに注目される。BGの並列回路構造は異なるドーパミンニューロンの応答特性における変動を生成するために期待される可能性があり,応答プロファイルの変動性は変数関数を反映しないかもしれないが,共通の機能:予測誤差の計算への入力として機能する異なる議論も示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 解剖学 ,  写像 ,  ソフトウェア ,  応答特性 ,  *予測誤差 ,  *大脳基底核 ,  吸入 ,  計算モデル ,  生理学 ,  ロボット ,  強化学習 ,  解剖 ,  カテコールアミン ,  第一アミン
準シソーラス用語： ドーパミン作動性ニューロン ,  *並列回路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

物質索引 (1件)： ドーパミン

タイトルに関連する用語 (6件)： ドーパミン ,  予測誤差 ,  世界 ,  仮説 ,  大脳基底核 ,  並列回路