Mimicking Associative Learning of Rats via a Neuromorphic Robot in Open Field Maze Using Spatial Cell Models

Data-driven Artificial Intelligence (AI) approaches have exhibited remarkable prowess across various cognitive tasks using extensive training data. However, the reliance on large datasets and neural networks presents challenges such as high-power consumption and limited adaptability, particularly in...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2024 International Conference on Neuromorphic Systems (ICONS) s. 299 - 306
Hlavní autoři:	Liu, Tianze, Bakr Siddique, Md Abu, An, Hongyu
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 30.07.2024
Témata:	Associative Learning Biological system modeling Cells (biology) Cognition Grid Cells Navigation Neuromorphic Robotics Neuromorphics Place Cells Real-time systems Robots Rodents Testing Training data
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!