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智能体记忆引导的学习与决策: 海马体记忆回放的视角
1
作者
朱觐镳
吴一帆
王东署
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1753-1764,共12页
生物体记忆回放对提高其学习和决策能力有重要作用.研究表明,生物体记忆回放主要是由位于海马体内的位置细胞完成的,在回放激活顺序和具体激活位置上具有多样性,但是现有模拟海马体记忆回放研究方法大多形式单一,只模拟了单方向或者部...
生物体记忆回放对提高其学习和决策能力有重要作用.研究表明,生物体记忆回放主要是由位于海马体内的位置细胞完成的,在回放激活顺序和具体激活位置上具有多样性,但是现有模拟海马体记忆回放研究方法大多形式单一,只模拟了单方向或者部分情形下的回放,难以较好地复现海马体记忆回放机理.因此,结合生物体记忆回放机理,多方面模拟海马体位置细胞的记忆回放功能来提高智能体的学习与决策性能,具有重要的研究价值和应用前景.针对静态栅格场景,本文通过使用组合的强化学习机制来模拟海马体重新激活的多样性,设计了一种轨迹采样和优先扫描两个过程相互交替使用的双向搜索模型,来模拟海马体不同位置记忆的再激活,同时,通过在线学习和离线学习的方式分别模拟生物体清醒和睡眠状态下的记忆机理,更好地复现海马体的记忆回放过程.进一步地,针对变化的动态场景,设计具有“一套参数,两段更新”功能的深度双向搜索模型,来提高智能体动态环境下的学习与决策性能.复杂静态和动态栅格环境下智能体导航实验以及与其他强化学习算法的性能对比实验验证了本文所提模型的有效性.
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关键词
记忆引导
决策
海马体
记忆回放
轨迹采样
优先扫描
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职称材料
基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型
2
作者
任梦辉
王东署
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期31-39,共9页
为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络...
为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。
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关键词
内嗅皮层
海马体
栅格细胞
位置细胞
反馈循环
非负稀疏编码
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职称材料
基于小批量随机梯度下降法的SVM训练隐私保护方案
被引量：
1
3
作者
王杰昌
刘玉岭
+2 位作者
张平
刘牧华
赵新辉
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第10期967-974,共8页
使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochas...
使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochastic gradient descent,Mini-batch SGD)的SVM隐私保护方案.首先,设计基于Mini-batch SGD的SVM训练算法;然后在此基础上,对模型权重进行乘法扰动,利用大整数分解问题困难假设确保模型的隐私性,使用同态密码体制对数据加密后再执行SVM训练,之后运用同态哈希函数进行验证;最终构建了SVM隐私保护方案.针对安全威胁,论证了数据隐私性、模型隐私性、模型正确性.对方案进行仿真实验和分析,结果表明,该方案在分类性能接近已有方案的情况下,其计算时间开销平均节约了92.4%.
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关键词
小批量随机梯度下降法
支持向量机
同态加密
同态哈希函数
隐私保护
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职称材料
题名
智能体记忆引导的学习与决策: 海马体记忆回放的视角
1
作者
朱觐镳
吴一帆
王东署
机构
郑州大学电气与信息工程学院
龙门实验室智能系统科创中心
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1753-1764,共12页
基金
国家自然科学基金项目(62173309,61873245)资助.
文摘
生物体记忆回放对提高其学习和决策能力有重要作用.研究表明,生物体记忆回放主要是由位于海马体内的位置细胞完成的,在回放激活顺序和具体激活位置上具有多样性,但是现有模拟海马体记忆回放研究方法大多形式单一,只模拟了单方向或者部分情形下的回放,难以较好地复现海马体记忆回放机理.因此,结合生物体记忆回放机理,多方面模拟海马体位置细胞的记忆回放功能来提高智能体的学习与决策性能,具有重要的研究价值和应用前景.针对静态栅格场景,本文通过使用组合的强化学习机制来模拟海马体重新激活的多样性,设计了一种轨迹采样和优先扫描两个过程相互交替使用的双向搜索模型,来模拟海马体不同位置记忆的再激活,同时,通过在线学习和离线学习的方式分别模拟生物体清醒和睡眠状态下的记忆机理,更好地复现海马体的记忆回放过程.进一步地,针对变化的动态场景,设计具有“一套参数,两段更新”功能的深度双向搜索模型,来提高智能体动态环境下的学习与决策性能.复杂静态和动态栅格环境下智能体导航实验以及与其他强化学习算法的性能对比实验验证了本文所提模型的有效性.
关键词
记忆引导
决策
海马体
记忆回放
轨迹采样
优先扫描
Keywords
memory-guided
decision-making
hippocampus
memory replay
trajectory sampling
prioritized sweeping
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型
2
作者
任梦辉
王东署
机构
郑州大学电气与信息工程学院
龙门实验室智能系统科创中心
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025年第1期31-39,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62173309)
河南省重点研发专项(231111211600)。
文摘
为了探究大脑导航编码的神经机制,聚焦内嗅皮层与海马体之间的神经连接进行模型研究。生理学证据显示,内嗅皮层与海马体之间存在显著的反馈回路连接,两者的空间编码细胞在导航行为中表现出高度关联性。基于这一基础,建立了反馈循环网络模型,将内嗅皮层的栅格细胞与弱空间细胞作为网络输入,连接到海马体的位置细胞与颗粒细胞,并采用非负稀疏编码进行学习。实验结果表明:该反馈学习模型可以快速捕获细胞的空间调谐特性,仅使用弱空间细胞作为输入,也可以通过反馈环路学习到海马位置细胞对空间的单峰选择性,说明反馈编码机制在优化空间表示中发挥着关键作用。总之,该模型可能是大脑导航系统生成精确空间编码的重要细胞机制之一。
关键词
内嗅皮层
海马体
栅格细胞
位置细胞
反馈循环
非负稀疏编码
Keywords
entorhinal cortex
hippocampus
grid cell
place cell
feedback loop
non-negative sparse encoding
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于小批量随机梯度下降法的SVM训练隐私保护方案
被引量：
1
3
作者
王杰昌
刘玉岭
张平
刘牧华
赵新辉
机构
郑州大学体育学院体育大数据
中心
中国
科
学院信息工程研究所
河南
科
技大学数学与统计学院
龙门实验室智能系统科创中心
出处
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第10期967-974,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62102134)
基础加强计划技术领域基金项目(2021-JCJQ-JJ-0908)
+2 种基金
河南省科技攻关项目(232102210138,232102210130,232102320309)
龙门实验室重大科技项目(231100220300)
河南省高等学校重点科研项目(23A520046,23A413005)。
文摘
使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochastic gradient descent,Mini-batch SGD)的SVM隐私保护方案.首先,设计基于Mini-batch SGD的SVM训练算法;然后在此基础上,对模型权重进行乘法扰动,利用大整数分解问题困难假设确保模型的隐私性,使用同态密码体制对数据加密后再执行SVM训练,之后运用同态哈希函数进行验证;最终构建了SVM隐私保护方案.针对安全威胁,论证了数据隐私性、模型隐私性、模型正确性.对方案进行仿真实验和分析,结果表明,该方案在分类性能接近已有方案的情况下,其计算时间开销平均节约了92.4%.
关键词
小批量随机梯度下降法
支持向量机
同态加密
同态哈希函数
隐私保护
Keywords
Mini-batch SGD
SVM
homomorphic encryption
homomorphic hash function
privacy-preserving
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能体记忆引导的学习与决策: 海马体记忆回放的视角
朱觐镳
吴一帆
王东署
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于非负稀疏编码的位置细胞反馈环路学习模型
任梦辉
王东署
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小批量随机梯度下降法的SVM训练隐私保护方案
王杰昌
刘玉岭
张平
刘牧华
赵新辉
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
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