Abstract-A novell integrativ inlärning arkitektur baserad på en förstärkning lärande schemata modell (RLSM) med en spik timing-beroende plasticitet (STDP) nätverk beskrivs. Denna arkitektur modeller operant konditionering med diskriminerande stimuli i en autonom agent engagerade i flera förstärkning lärande uppgifter. Arkitekturen består av två konstitutionella inlärningsarkitekturer: RLSM och STDP. RLSM är en inkrementell modulär förstärkning av lärande arkitektur, och det gör en autonom agent förvärva flera beteendebegrepp gradvis genom kontinuerliga interaktioner med sin miljö och / eller vårdgivare. STDP är en inlärningsregel för neuronal plasticitet som finns i hjärnkortikor och hippocampus i den mänskliga hjärnan. STDP är en tidsmässig asymmetrisk inlärningsregel som står i kontrast till den hebreiska inlärningsregeln. Vi fann att STDP gjorde det möjligt för en autonom robot att associera auditiv input med sina förvärvade beteenden och att välja förstärkning inlärningsmoduler mer effektivt. Auditoriska signaler tolkade på grundval av de förvärvade beteenden avslöjades för att motsvara 'tecken' av nödvändiga beteenden och inkommande situationer. Denna integrativa inlärningsarkitektur utvärderades i samband med modulärt lärande online.
Taniguchi m.fl. föreslog en förstärkning schema för lärande modell (RLSM), som gör det möjligt för en robot att förvärva flera beteenden baserat på ramen för modulär förstärkning lärande REF.
Incremental acquisition of behaviors and signs based on a reinforcement learning schemata model and a spike timing-dependent plasticity network
{'venue': 'Advanced Robotics', 'journal': 'Advanced Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}