Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning

要約

生成された神経信号を通じて脳が外界とどのように相互作用するかを理解することは、脳の動作メカニズムを解明し、脳疾患を治療し、知能を理解するために重要です。
多くの理論モデルが提案されていますが、これまでのところ、それらを統合して開発することは困難です。
この研究では、より一般的で堅牢なグリッド モジュールを作成し、ベイズ推論、つまりグリッド フィードバックを使用した空間分割と探索と活用と呼ばれるアプローチとともに対話型で自己強化型の認知システムを構築する際に、グリッド セルから部分的にインスピレーションを得ました。
(グリッド-SD2E)。
ここで、グリッド モジュールは、システム内の自己強化媒体としてだけでなく、外界とシステムの間の対話媒体としても使用できます。
空間分割および探索利用 (SD2E) は、その空間分割 (SD) モジュールを通じてグリッドの 0/1 信号を受信します。
この論文で説明されているシステムは、他の研究者によって行われた実験とニューラル デコーディングに関する私たちの経験から導かれた理論モデルでもあります。
ここでは、神経科学と認知科学の両方の既存の理論に基づいてシステムの合理性を分析し、人と人の間、および人と外界の間のさまざまな相互作用を説明するための特別および一般的な規則を提案することを試みます。
さらに、このモデルに基づいて、脳内の単一のニューロンに相当する最小のコンピューティング ユニットが抽出されます。

要約(オリジナル)

Comprehending how the brain interacts with the external world through generated neural signals is crucial for determining its working mechanism, treating brain diseases, and understanding intelligence. Although many theoretical models have been proposed, they have thus far been difficult to integrate and develop. In this study, we were inspired in part by grid cells in creating a more general and robust grid module and constructing an interactive and self-reinforcing cognitive system together with Bayesian reasoning, an approach called space-division and exploration-exploitation with grid-feedback (Grid-SD2E). Here, a grid module can be used as an interaction medium between the outside world and a system, as well as a self-reinforcement medium within the system. The space-division and exploration-exploitation (SD2E) receives the 0/1 signals of a grid through its space-division (SD) module. The system described in this paper is also a theoretical model derived from experiments conducted by other researchers and our experience on neural decoding. Herein, we analyse the rationality of the system based on the existing theories in both neuroscience and cognitive science, and attempt to propose special and general rules to explain the different interactions between people and between people and the external world. What’s more, based on this model, the smallest computing unit is extracted, which is analogous to a single neuron in the brain.

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