![](/images/graphics-bg.png)
Dynamical Motor Control Learned with Deep Deterministic Policy Gradient
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Conventional models of motor control exploit the spatial representation of the controlled system to generate control commands.
Typically, the control command is gained with the feedback state of a specific instant in time, which behaves like an optimal regulator or spatial filter to the feedback state.
Yet, recent neuroscience studies found that the motor network may constitute an autonomous dynamical system and the temporal patterns of the control command can be contained in the dynamics of the motor network, that is, the dynamical system hypothesis (DSH).
Inspired by these findings, here we propose a computational model that incorporates this neural mechanism, in which the control command could be unfolded from a dynamical controller whose initial state is specified with the task parameters.
The model is trained in a trial-and-error manner in the framework of deep deterministic policy gradient (DDPG).
The experimental results show that the dynamical controller successfully learns the control policy for arm reaching movements, while the analysis of the internal activities of the dynamical controller provides the computational evidence to the DSH of the neural coding in motor cortices.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shi, Haibo& Sun, Yaoru& Li, Jie. 2018. Dynamical Motor Control Learned with Deep Deterministic Policy Gradient. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130844
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shi, Haibo…[et al.]. Dynamical Motor Control Learned with Deep Deterministic Policy Gradient. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130844
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shi, Haibo& Sun, Yaoru& Li, Jie. Dynamical Motor Control Learned with Deep Deterministic Policy Gradient. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130844
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130844
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)