Opis projektu
Nagroda w ludzkich zachowaniach opartych na statystyce
Ludzie i inne zwierzęta muszą uczyć się wydajnego kompresowania informacji pochodzących ze zmysłów – pomagają im w tym zarówno regularności statystyczne obecne w środowisku, jak i dostępna w nim nagroda. Niedawne badania z zakresu psychologii i neuronauki wykazują, że sygnały nagrody należycie modulują poznane reprezentacje. Jednakże reprezentacje te określają, w jaki sposób rozpoznajemy obiekty i koncepcje, zaś pośredni wpływ, jaki wywiera na nie nagroda, pozostaje niejasny. Twórcy projektu RELEARN stawiają hipotezę, że ludzie wykorzystują ograniczone zasoby obliczeniowe w celu kierowania poznanymi reprezentacjami pod kątem ich użyteczności w zakresie uzyskania nagrody. Badacze proponują też model matematyczny integrujący uczenie przez wzmocnienie oraz uczenie reprezentacyjne oparte o prawdopodobieństwo. Badacze przetestują przewidywania behawiorystyczne i neuronowe w eksperymentach, w ramach których ludzie uczą się zdobywać nagrodę w oparciu o statystykę funkcji symulowanego środowiska.
Cel
Learning the statistical buildup of the environment serves the purpose of making good decisions, thus what regularities humans learn and what ones they neglect depends on the relevance towards maximizing reward. Recent studies characterise reward-based modulation of feature representations built by humans and animals both on the behavioural and neural level, but the effect of reward on learning higher-order environmental statistics is unknown. Our hypothesis is that humans do not learn to represent feature co-occurrence statistics if it does not help to predict reward due to resource constraints on computation and storage. We propose a mathematical framework based on Bayesian hierarchical modelling and reinforcement learning to predict the modulatory effect of reward on learned representations. We will test the predictions of the model in a series of experiments where humans need to learn to associate precisely controlled statistical aspects of a naturalistic simulated environment to reward both in the lab and online, in reactive and planning-based tasks. Additional to behaviour, the model will predict the structure of neural representations and their changes over the course of the experiment as well. We will test those predictions using magnetoencephalography during the learning phase of the experiments and decoding analysis to compare model variables to neural responses. The results will contribute to the understanding of representational learning in humans, with potential implications in psychiatry and economics as well as supply the community with novel analytical tools and data. The unique mentoring at the host institution together with the extensive training program including international visits to world-leading collaborators will establish my independent research program in computational neuroscience.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- medycyna i nauki o zdrowiu medycyna kliniczna psychiatria
- nauki społeczne ekonomia i biznes ekonomia
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie przez wzmocnienie
- nauki przyrodnicze nauki biologiczne neurobiologia neuronauka obliczeniowa
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2019
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
80539 MUNCHEN
Niemcy
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.