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主动推理、眼球运动和眼球运动延迟。 (英语) Zbl 1359.92022号

小结:本文考虑了不确定条件下(平滑)眼球运动最优控制中的感觉运动延迟问题。具体来说,我们考虑视觉运动回路中的延迟及其对主动推理的影响。主动推理使用卡尔曼滤波的泛化来提供广义运动坐标中隐藏状态和动作的贝叶斯最优估计。用广义坐标表示隐藏状态提供了一种简单的方法来补偿感官和眼动延迟。该方案的有效性通过追踪起始反应的神经元模拟来说明,有补偿和无补偿。然后,我们考虑对生成模型进行扩展,以模拟平滑的追踪眼球运动——视觉运动系统认为目标及其凝视中心都被吸引到视野中移动的(隐藏)点。最后,生成模型配备了一个层次结构,以便它能够识别和记忆看不见(遮挡)的轨迹,并发出预期的响应。这些模拟为整合具有不同时间延迟的不同来源的信息的一般问题以及当系统(如动眼神经系统)试图用延迟信号控制其环境时遇到的特殊困难提供了一个简单且神经生物学上合理的解决方案。

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92C20美元 神经生物学
92C30型 生理学(一般)
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