23、功能脑成像与语言行为研究

功能脑成像与语言行为研究

1. 复杂行为模拟中的问题趋势

在强化学习模拟中,存在一个有问题的趋势:随着模拟现象的复杂性增加,模拟受相关生物行为科学指导的程度却降低了。不同的模拟研究依据不同,有的主要受非特异性投射神经调节系统的实验结果启发,有的则基于数学论证。

例如,强化学习有时主要受关于非特异性投射神经调节系统的实验结果推动(如Donahoe和Montague的研究),有时则受数学论证推动,如动态规划(如Barto & Sutton的研究)。甚至同一模拟可能同时受实验和数学因素的影响,如Gullapalli在运动控制模拟中,结合了基于生物行为的强化和塑造概念以及受数学启发的反向传播技术。

在语言处理的模拟中,同样存在形式考量与生物行为研究结果相互交织的情况,且相关生物行为研究结果未能充分指导模拟。不同的模拟研究在单元对应、连接权重修改算法等方面存在差异,如Gullapalli和Gelfand用现代成像技术确定处理语言刺激的多个神经系统来设计网络架构,但模拟中单词的每个特征对应单个单元,而在真实神经系统中单个特征会激活神经元集合;Jordan的音素并行传输模拟基于语音学实验研究,但不同发音手势对应单个单元,而实验表明反应是许多运动神经元协同作用的结果,且单元间连接权重使用反向传播修改,而非强化学习或其他生物合理算法。

2. 对模拟差异的解读

目前对复杂行为进行生物行为解释的努力尚处于起步阶段,大多数当前模拟可视为对复杂行为领域的初步探索,其主要目的是证明神经网络有能力产生复杂行为。不同的模拟研究都有其成功之处:
- Gullapalli和Gelfand的模拟成功展示了训练可自动将语言处理从一个子网络转移到另一个子网络。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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