13、学习与个体发育:神经网络与动物学习理论解析

学习与个体发育:神经网络与动物学习理论解析

1. 条件反射机制中的时间调控

在某些生物的条件反射机制里,存在着有趣的时间调控现象。以特定网络为例,其与其他网络的重要区别在于子网络 1 中存在广泛的循环连接。这些循环连接让网络不仅能学会对条件刺激(CS)做出反应,还能学会在正确的时间做出反应。

比如,在兔子的眨眼条件反射中,为了能对有害的非条件刺激(US)起到防护作用,眨眼的条件反应(CR)不能在 CS 出现时就做出,而应在 US 即将到来之前做出。该网络的时间调控机制如下:
- 子网络 1 中的循环连接使得即使 CS 输入保持恒定,网络中的活动模式也会随时间改变。子网络 1 的活动隐式地编码了自 CS 开始后的时间以及 CS 的特征。
- 可以通过加强或减弱特定连接来“读取”这种时间表征。假设希望网络在 CS 开始后的时间 t0 做出反应,由于循环连接,子网络 1 在此时会处于特定的活动状态 z1(t0)。我们可以找出在该状态下高度活跃的节点,并加强这些节点与子网络 2 之间的连接,这样就能增加子网络 1 处于 z1(t0) 状态时产生反应的可能性,也就是在 CS 开始后的时间 t0 做出反应。
- 还可以通过降低子网络 1 中在其他时间高度活跃的节点的权重,来实现更精确的时间控制,减少在错误时间产生反应的可能性。

生理证据表明,兔子小脑里的突触既有增强也有减弱的情况:在 US 出现时活跃的节点之间的突触会加强,而在 US 未出现时活跃的节点之间的突触会减弱。

2. 行为上隐蔽的学习

并非所有的记忆变化都会立即在行为层面表现出来,也并非所有的记忆变化都与环境中的有意义事件(“强化物”)相关。下面介绍两种相关

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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