研究兴趣
我的研究旨在推进我们的理解认知的计算基础通过知觉神经层次模型的开发,内存,和学习。我们测试模型的数据行为实验和电生理记录和使用它们来构建人工代理,可以学习一种无监督的方式从时间和空间规律在现实世界中。具体来说,应用领域包括强化学习、空间导航、自然语言处理和计算机视觉。
项目
构造深度强化leanring (RL)代理销售的认知模型。
我们的认知模型构建心理数字线融入深RL代理。数轴表示允许代理代表潜在的维度与神经元调到不同大小的潜在变量。这种结构化的神经表征一种支持的低维流形的钟形曲线,它从根本上不同的属性比标准的分布式表征深陷神经网络。潜在的结构化表示空间前景令人兴奋的快速学习能力和较强的泛化能力。我们上火车代理实验相似实验通常进行哺乳动物的行为和神经活动记录和比较动物行为和神经活动的人工代理。我们也比较RL代理基于认知模型与RL代理基于共同深架构。学习时间和空间是如何在人类的大脑通过行为实验。
我们进行行为实验,受试者被要求精神在不同的维度,包括时间(过去和未来)和空间(真实和概念)。受试者的准确性,特别是响应时间提供有价值的洞察人类大脑如何表示和导航这些维度。具体地说,我们的研究结果表明,大脑保持暂时的压缩表示:可校验的心理时间轴和一个更好的时间分辨率最近超过了更遥远的过去。值得注意的是,研究结果还表明,大脑结构具有类似属性的时间表来代表未来。我们进一步考察这些表示跨维度的相似之处和他们学习的效用。使用机器学习的方法来识别时间与空间调制神经的人群。
个体神经元的电生理记录而动物执行任务需要进行记忆,学习和决策提供了一种非常宝贵的资源为研究计算的认知机制。为了更好地理解底层的神经表征,我们计算数据与模型的最大似然适合受到来自认知科学的假设。例如,我们评估神经高峰列车符合log-compressed钟形接受字段假设的构建块的心理时间占人类行为的数据。哺乳动物的空间导航的构建计算模型。
空间导航在动物身上是非常依赖路径整合使连续跟踪的位置在空间通过集成自动提示。识别路径整合是重要的机械基础不仅对理解空间导航的基本机制,也为理解路径整合能力下降的机制在阿尔茨海默病的发病。我们建立一个计算模型,产生不同的神经的人群中观察到大脑的海马和内嗅皮层——部分空间导航至关重要。计算模型使用相同的数学基础模型用于解释钟形神经的活动数据和行为的心理时间轴数据。出版物
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学生
- Sahaj Maini辛格博士生,计算机科学,印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- 詹姆斯Mochizuki-Freeman博士生,计算机科学,印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- Md Rysul Kabir博士生,计算机科学,印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- 军刀Sheybani印第安纳大学博士生,智能系统工程。雷竞技官方网站下载
- 莎拉Zamorodi博士生,计算机科学,印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- 比利·迪克森博士生,计算机科学,印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- Trishita Dhara女士的学生,数据科学、印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- 曼西蓝卡女士的学生,数据科学、印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- Mitesh Gulecha女士的学生,数据科学、印第安纳大学。雷竞技官方网站下载
- Jeneve Pilcher印第安纳大学,本科学生,计算机科学,。雷竞技官方网站下载 未来的学生:请联系我如果你有兴趣合作。
教学
- 人工智能的元素B551, 2022年秋季。
- 数据结构,2021年秋季C343 2022年春季。
- 机器学习B555, 2020年春季,2021年春季。
- 在人工智能主题:认知启发人工智能B659, 2020年秋季。
