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Ognibene D., Rega A., Baldassarre G. (2006)
A model of reaching that integrates reinforcement learning and population encoding of postures
in Lecture notes in computer science; Springer-Verlag, Berlin (Germania)
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "Ognibene D., Rega A., Baldassarre G."^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaInizio "381"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaFine "393"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroVolume "4095"^^xsd:string . @prefix ns11: . prodotto:ID46857 pubblicazioni:rivista ns11:ID583862 ; pubblicazioni:pagineTotali "13"^^xsd:string ; skos:note "Google Scholar"^^xsd:string , "Scopu"^^xsd:string , "ISI Web of Science (WOS)"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "Istituto di scienze e tecnologie della cognizione"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "A model of reaching that integrates reinforcement learning and population encoding of postures"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "When monkeys tackle novel complex behavioral tasks by trial-and-error they select actions from repertoires of sensorimotor primitives that allow them to search solutions in a space which is coarser than the space of fine movements. Neuroscientific findings suggested that upper-limb sensorimotor primitives might be encoded, in terms of the final goal-postures they pursue, in premotor cortex. A previous work by the authors reproduced these results in a model based on the idea that cortical pathways learn sensorimotor primitives while basal ganglia learn to assemble and trigger them to pursue complex re-ward-based goals. This paper extends that model in several directions: a) it uses a Kohonen network to create a neural map with population encoding of postural primitives; b) it proposes an actor-critic reinforcement learning algorithm capa-ble of learning to select those primitives in a biologically plausible fashion (i.e., through a dynamic competition between postures); c) it proposes a procedure to pre-train the actor to select promising primitives when tackling novel rein-forcement learning tasks. Some tests (obtained with a task used for studying monkeys engaged in learning reaching-action sequences) show that the model is computationally sound and capable of learning to select sensorimotor primi-tives from the postures' continuous space on the basis of their population encoding."@en . @prefix ns12: . prodotto:ID46857 pubblicazioni:editore ns12:ID550 ; prodottidellaricerca:prodottoDi modulo:ID2058 , istituto:CDS078 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA9722 . ns12:ID550 pubblicazioni:editoreDi prodotto:ID46857 . ns11:ID583862 pubblicazioni:rivistaDi prodotto:ID46857 .