生物学的シナプスから知能ロボットへ【JST・京大機械翻訳】

Dresp-Langley Birgitta

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202420570445 整理番号：22P0295272

生物学的シナプスから知能ロボットへ【JST・京大機械翻訳】

From Biological Synapses to Intelligent Robots

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資料名：
発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本レビューは,特定の例に基づいてインテリジェントロボット制御とセンシング技術のためのモデルとして生物学的にヒントを得た学習を調査した。Hebbianシナプス学習は,無脊椎動物と脊椎動物の高度プラスチック生物学的ニューラルネットワークからの例に基づいて説明されるように,機械学習と知能のための機能的に関連するモデルとして議論される。監視なしの適応学習と制御の可能性,機能的複雑性の生成,および自己組織に基づく制御アーキテクチャを提案した。興奮性および抑制神経機構に基づく事前知識のない学習は,生存またはタスク関連表現が強化または抑制のいずれかである過程を説明する。教師なし生物学的学習の基本的機構は,異なるレベルの複雑性を有する生きている脳における行動成功に対するシナプス可塑性と適応を駆動する。ここで集めた洞察は,インテリジェントロボットとセンサシステムに対する選択解としてHebbianモデルに向かっている。キーワード:Hebbian学習,シナプス可塑性,ニューラルネットワーク,自己組織,脳,強化,感覚処理,ロボット制御。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 人工知能

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