Reactive, Proactive, and Inductive Agents: An Evolutionary Path for Biological and Artificial Spiking Networks
Reactive, Proactive, and Inductive Agents: An Evolutionary Path for Biological and Artificial Spiking Networks
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反应性、主动性和诱导性代理：生物和人工尖峰网络的进化路径
DOI：
10.3389/fncom.2019.00088
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发表时间：
2019
影响因子：
3.2
通讯作者：
T. Ikegami
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lana Sinapayen;A. Masumori;T. Ikegami
复杂的环境提供了结构化但可变的感觉输入。为了更好地利用这些环境中的信息，生物体必须进化出预测新刺激后果的能力，并根据这些预测采取行动。我们提出了一条神经网络的进化路径，引导有机体从反应性行为到简单的主动性行为，从简单的主动性行为到基于归纳的行为。基于早期的体外和硅胶实验，我们定义了一个具有尖峰时间依赖可塑性的网络中有机体从反应性行为到主动性行为所必需的条件。我们的结果支持特定进化步骤的存在和具体化神经网络从初始反应策略进化预测和归纳能力所必需的四个条件。
Complex environments provide structured yet variable sensory inputs. To best exploit information from these environments, organisms must evolve the ability to anticipate consequences of new stimuli, and act on these predictions. We propose an evolutionary path for neural networks, leading an organism from reactive behavior to simple proactive behavior and from simple proactive behavior to induction-based behavior. Based on earlier in-vitro and in-silico experiments, we define the conditions necessary in a network with spike-timing dependent plasticity for the organism to go from reactive to proactive behavior. Our results support the existence of specific evolutionary steps and four conditions necessary for embodied neural networks to evolve predictive and inductive abilities from an initial reactive strategy.
DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
D. Wagenaar;R. Madhavan;J. Pine;Steve M. Potter
通讯作者：
D. Wagenaar;R. Madhavan;J. Pine;Steve M. Potter
DOI：
10.1073/pnas.0600676103
发表时间：
2006-06-06
影响因子：
11.1
作者：
Drew, Patrick J.;Abbott, L. F.
通讯作者：
Abbott, L. F.
V1 的预测反馈根据感官输入动态更新
DOI：
10.1101/180539
发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
Edwards G
通讯作者：
Edwards G