spatial navigation | BriefGPT

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基于神经网络训练的多模态认知地图
认知地图通过整理和检索记忆中的上下文，提供了高效组织大脑信息的方法。通过使用基于继任表示的多模式神经网络，我们可以成功建立认知地图模型。多模式输入包括图像和单词嵌入，网络通过学习不同输入之间的相似性，实现了对认知地图的有效表示。预测网络可以
PDF6 months ago
空间导航任务中基于结构的任务分解
人们如何能够在有限的认知资源下高效地进行规划？通过对一个现有模型的扩展来回答这个问题，我们通过在任务中添加结构信息以便在更复杂的任务中促进规划，对人类任务分解的模型进行了扩展。扩展模型随后被应用于一个更复杂的空间导航规划领域，我们的结果表明
PDF9 months ago
在模糊环境中整合认知地图学习与主动推理的规划
本文提出了一种将统计模型的认知地图形成与支持不确定性规划的主动推理代理进行集成的方法，并通过在三个空间导航场景中比较原始克隆图代理和主动推理驱动的克隆图代理，证明了尽管两种代理在简单场景中都有效，但主动推理代理在具有关于位置的模糊信息的挑战
PDFa year ago
一种用于视觉场所识别的混合紧凑型神经结构
本文提出了一种将视觉场所识别模型与动力学神经网络相结合的新模型，利用两种分类的神经模型 FlyNet 和 CANN 实现了高性能和紧凑性，相较于 SeqSLAM、Multi-Process Fusion 和 LoST-X 方法，该模型在两个
PDF5 years ago
通过训练循环神经网络进行空间定位，出现网格状表示的现象
通过训练循环神经网络在 2D 区域中进行导航任务的方式，我们发现神经网络中出现了类似于网格细胞、边界细胞和其他空间相关细胞的响应模式，这些表现形式与实验观察到的现象相吻合，表明在神经回路中，类似于网格细胞和边界细胞等细胞对于有效表示空间是自
PDF6 years ago
CAR-Net: 明视注意力循环网络
提出了利用空间导航环境和行为之间的依赖关系进行路径预测的可解释框架，利用 Clairvoyant Attentive Recurrent Network（CAR-Net）解决路径预测任务，并成功地应用于 Formula One 赛道、Sta
PDF7 years ago