Abstract concept learning in a simple neural network inspired by the insect brain
Abstract concept learning in a simple neural network inspired by the insect brain
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受昆虫大脑启发的简单神经网络中的抽象概念学习
DOI：
10.1101/268375
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cope A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cope A
学习“相同”和“差异”等抽象概念的能力被认为是一种高阶认知功能，通常被认为依赖于自上而下的新皮层处理。因此，蜜蜂显然具有这种能力是令人惊讶的。在这里，我们报告了一个蜜蜂大脑结构的模型，它可以学习相同和差异，以及一系列复杂和简单的联想学习任务。我们的模型受蘑菇体（包括原脑束）的已知连接和特性的约束，并提供了一个很好的拟合真实蜜蜂在所有任务中的学习速率和表现，包括学习相同和差异。该模型提出了一种新的机制来学习“相同”和“差异”的抽象概念，这种机制与昆虫的大脑兼容，并且不依赖于自上而下或执行控制处理。
The capacity to learn abstract concepts such as ‘sameness’ and ‘difference’ is considered a higher-order cognitive function, typically thought to be dependent on top-down neocortical processing. It is therefore surprising that honey bees apparantly have this capacity. Here we report a model of the structures of the honey bee brain that can learn sameness and difference, as well as a range of complex and simple associative learning tasks. Our model is constrained by the known connections and properties of the mushroom body, including the protocerebral tract, and provides a good fit to the learning rates and performances of real bees in all tasks, including learning sameness and difference. The model proposes a novel mechanism for learning the abstract concepts of ‘sameness’ and ‘difference’ that is compatible with the insect brain, and is not dependent on top-down or executive control processing.
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