Model-based predictions for dopamine
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Model-based predictions for dopamine.
Phasic dopamine responses are thought to encode a prediction-error signal consistent with model-free reinforcement learning theories. However, a number of recent findings highlight the influence of model-based computations on dopamine responses, and suggest that dopamine prediction errors reflect more dimensions of an expected outcome than scalar reward value. Here, we review a selection of the...
متن کاملModel-Based Purchase Predictions for Large Assortments
Being able to accurately predict what a customer will purchase next is of paramount importance to successful online retailing. In practice, customer purchase history data is readily available to make such predictions, sometimes complemented with customer characteristics. Given the large assortments maintained by online retailers, scalability of the prediction method is just as important as its ...
متن کاملmortality forecasting based on lee-carter model
over the past decades a number of approaches have been applied for forecasting mortality. in 1992, a new method for long-run forecast of the level and age pattern of mortality was published by lee and carter. this method was welcomed by many authors so it was extended through a wider class of generalized, parametric and nonlinear model. this model represents one of the most influential recent d...
15 صفحه اولطراحی، ساخت و کنترل model based یک روبات موازی هگزا
توسعه و افزایش تولید صنایع و در پی آن رشد اقتصادی و اجتماعی یک جامعه در قرن جدید، با خودکار کردن روندهای تولید گره خورده است. یکی از اجزای خودکار ساختن صنایع، استفاده از روباتها در چرخه تولید به منظورهای مختلف می¬باشد؛ رنگ پاشی، جابجایی، نصب قطعات و جوشکاری بخش کوچکی از فضایی است که به روباتهای کارا نیازمند است. پس از استفاده فراوان از روباتهای سرال در صنایع و انجام پژوهشهای پایه¬ای بر روی طراح...
ذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Current Opinion in Neurobiology
سال: 2018
ISSN: 0959-4388
DOI: 10.1016/j.conb.2017.10.006