Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS
Contenuto archiviato il 2024-06-18

Developmental trajectories for model-free and model-based reinforcement learning: computational and neural bases

Obiettivo

Adolescence is defined as the period of life that starts with the biological changes of puberty and ends at the time at which the individual attains a stable, independent role in society. During this period, decisions are characterized by being impulsive and high-risk, and this can have serious consequences, for example accidents caused by dangerous driving and experimentation with alcohol and drugs. It is thus important to understand the neurocognitive processes that underlie decision-making in adolescence.
Decision-making depends on the interaction of several component processes, including the representation of value, response selection and learning. In reinforcement learning all these processes are integrated. Reinforcement learning deals with the ability of learning to improve one’s future choices in order to maximize the occurrence of pleasant events (rewards) and minimize the occurrence of unpleasant events (punishments).
Theoretical models for reinforcement learning postulate the existence of a dual controller for action selection: ‘Model-free’, which is computationally simple, more reflexive and inflexible and ‘Model-based’, which is more reflective and flexible, but computationally complex.
The development of reinforcement learning in human adolescence has been studied only recently. Studies to date have not attempted to disentangle model-free and model-based behaviour. The aims of the current project are: i. to map the development of reinforcement learning systems – via behavioural/computational analysis - and ii. to relate the maturation of model-based reinforcement learning to the functional maturation of specific neural circuits – via functional magnetic resonance experiment.
This study will provide further insights in adolescent reward-based decision-making and its neural bases, within the theoretical framework of reinforcement learning.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2012-IEF
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinatore

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Contributo UE
€ 231 283,20
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
Il mio fascicolo 0 0