看见并复制：从模块化和几何 RNN 表示生成复杂的组合动作
摘要：模块化控制驱动的灵活和可推广控制的关键之一是生物智能和控制的标志：动物能够学习各种事物，然后将它们组合在一起，以产生适用于新任务的适当输出。受到灵长类动物容易模仿已看到的运动序列的能力的启发，我们提出了一个模型，使用一个现实模型的臂动力学，模仿一个能够产生任意两段式绘画的指导。我们提出模块化组织是灵活和可推广控制的关键之一。我们构建了一个模块化的控制模型，包括单独的编码和运动RNN以及调度器，我们对任务进行了端到端的训练。我们表明，模块化结构不仅允许模型推广到看不见的两段式轨迹，而且允许模型适应具有比它训练过的更多段数的新绘画，并且还允许迅速适应扰动。最后，我们的模型重现了在运动控制过程中展开的准备和执行相关过程的实验观察结果，为运动皮层中的准备和执行相关活动的功能分割提供了规范解释。
作者：Sunny Duan, Mikail Khona, Adrian Bertagnoli, Sarthak Chandra and Ila Fiete
论文ID：2210.02521
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-10-07