Fast and Slow Learning in a Neuro-Computational Model of Category Acquisition
Fast and Slow Learning in a Neuro-Computational Model of Category Acquisition
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类别获取的神经计算模型中的快速和慢速学习
DOI：
10.1007/978-3-319-44778-0_29
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hamker
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Villagrasa;Baladron;Hamker
我们提出了一个基于大脑原理的神经计算模型，成功地执行了类别学习任务。特别是，该网络包括一个快速学习者（基底神经节），它通过强化学习执行任务，以及一个慢学习者（前额叶皮层），它可以从经验积累中获得抽象表征，最终将任务水平的表现推向更高的水平。
We present a neuro-computational model that, based on brain principles, succeeds in performing a category learning task. In particular, the network includes a fast learner (the basal ganglia) that via reinforcement learns to execute the task, and a slow learner (the prefrontal cortex) that can acquire abstract representations from the accumulation of experiences and ultimately pushes the task level performance to higher levels.
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影响因子：
7.8
作者：
Baladron, Javier;Hamker, Fred H.
通讯作者：
Hamker, Fred H.
通过递归的规则：额叶皮层和基底神经节之间的相互作用如何从具体、简单的规则构建抽象、复杂的规则
DOI：
10.1093/acprof:oso/9780195314274.003.0022
发表时间：
2007
影响因子：
15
作者：
E. Miller;T. J. Buschman
通讯作者：
T. J. Buschman
影响因子：
2.4
作者：
Poldrack, RA;Prabhakaran, V;Gabrieli, JDE
通讯作者：
Gabrieli, JDE
影响因子：
2.5
作者：
Freedman, DJ;Riesenhuber, M;Miller, EK
通讯作者：
Miller, EK
影响因子：
3.2
作者：
Cincotta, Corinna M.;Seger, Carol A.
通讯作者：
Seger, Carol A.