https://zbmath.org/atom/cc/91E 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.81026 2024-04-15T15:10:58.286558Z “贝蒂尼，塞萨里诺” https://zbmath.org/authors/？q=ai:bertini.cesarino “罗伯托·勒波里尼” https://zbmath.org/authors/？q=ai:leporini.roberto “塞尔吉奥·莫里亚尼” https://zbmath.org/authors/？q=ai:moriani.sergio 摘要：纠缠是量子计算和信息任务的一种资源。越来越清楚的是，纠缠可能是“（动物）行为”或“动物（吃）食物”等概念的结合，而不是光子或电子等微观物理系统所特有的。我们将该方法扩展到确定非经典统计相关性的三个概念的组合。此外，我们引入了一种新的考虑纠缠的矢量编码算法。 https://zbmath.org/1530.91498 2024-04-15T15:10:58.286558Z “西尔维蒂，马西莫” https://zbmath.org/authors/？q=ai:silvetti.massimo “斯特凡诺·拉萨波娜拉” https://zbmath.org/authors/？q=ai:lasaponara.stefano “Nabil Daddaoua” https://zbmath.org/authors/？q=ai:daddaoua.nabil “Horan，Mattias” https://zbmath.org/authors/？q=ai:horan.mattias “杰奎琳，戈特利布” https://zbmath.org/authors/？q=ai:gottlieb.jacqueline 总结：收集信息对于最大限度地提高身体素质至关重要，但需要将资源从直接搜索主要奖励转移到积极探索环境。因此，最优决策可以在减少努力成本的同时最大化信息，但人们对这种权衡的神经计算实现知之甚少。我们提出了一个强化元学习（RML）计算模型，该模型解决了收集信息的价值和成本之间的权衡。我们在一个生物学上合理的架构中实施RML，该架构将儿茶酚胺能神经调节剂、内侧前额叶皮层和地形组织视觉地图连接起来，并表明它解释了由工具激励和内在效用激发的信息需求的神经和行为发现。此外，由多巴胺编码的RML所使用的效用函数是可变自由能的近似值。因此，RML提供了一种生物学上合理的机制，用于协调动机、执行和感觉系统，生成最小化自由能的视觉信息收集策略。 https://zbmath.org/1530.92011 2024-04-15T15:10:58.286558Z “Manomaisaowapak，Parinthorn” https://zbmath.org/authors/？q=ai:manomaisaowapak.parinthorn “Songsiri，Jitkomut” https://zbmath.org/authors/？q=ai:songsiri.jitkomut 摘要：本文考虑多个稀疏Granger图形模型的联合学习，以发现跨多个时间序列的潜在公共和差异Granger因果关系（GC）结构。这可以应用于从一组同质的受试者中得出群体级的大脑连通性推断，或者发现在不同条件下收集的信号组之间的网络差异。通过认识到单个多元时间序列的GC可以由向量自回归（VAR）滞后系数的公共零点来表征，在多个VAR模型的联合正则最小二乘估计中包含了一组稀疏先验。基于群和融合套索惩罚的群形式正则化鼓励将多个网络分解为一个通用的GC结构，其他剩余部分定义在特定的网络中。关于所需GC网络的稀疏性和稀疏性模式的先验信息被合并为相对权重，而惩罚中的非凸群范数被提出以提高低样本设置中网络估计的准确性。大量仿真结果表明，该方法在GC网络稀疏性恢复方面优于现有的稀疏估计方法。我们的方法还应用于ADHD-200数据集中可用的静止状态fMRI时间序列，以了解ADHD青少年和典型发育中儿童之间的因果机制差异，即有效大脑连通性。我们的分析表明，两组之间的部分因果关系差异通常位于眶额区和与边缘系统相关的区域，这与以前研究中的临床发现和数据驱动的结果一致。