机遇、长尾和推理：非高斯、贝叶斯理论下的鸟类歌唱学习
摘要：传统的感觉运动学习理论认为，动物利用感觉误差信号在高斯感觉和运动噪声面前寻找最优的运动指令。然而，大多数这样的理论无法解释一些常见的行为观察结果，例如较小的感觉误差比大的误差更容易校正，大的突然（而非逐渐引入）的误差导致学习效果较弱。在这里，我们提出了一个新的感觉运动学习理论来解释这些观察结果。该理论认为动物学习的是整个运动指令的概率分布，而不是试图得出一个单一的最优指令，并且当新的感觉信息可用时，学习是通过贝叶斯推理发生的。我们使用白胸苍鹰鸟（一种鸟类）的数据进行了实验证明了这一理论。在实验中，我们观察到唱歌的音高（基频）的分布具有长尾非高斯分布，这在我们的理论中解释了观察到的学习动力学。此外，该理论对音高分布形态的动力学做出了一些令人惊讶的预测，我们通过实验证实了这些预测。
作者：Baohua Zhou, David Hofmann, Itai Pinkoviezky, Samuel J. Sober, and Ilya Nemenman
论文ID：1707.07247
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-06-08