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Validating Habitual and Goal-Directed Decision-Making Performance Online in Healthy Older Adults

2021

Everyday decision-making is supported by a dual-system of control comprised of parallel goal-directed and habitual systems. Over the past decade, the two-stage Markov decision task has become popularized for its ability to dissociate between goal-directed and habitual decision-making. While a handful of studies have implemented decision-making tasks online, only one study has validated the task by comparing in-person and web-based performance on the two-stage task in children and young adults. To date, no study has validated the dissociation of goal-directed and habitual behaviors in older adults online. Here, we implemented and validated a web-based version of the two-stage Markov task usi…

reinforcement learningAging2019-20 coronavirus outbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Markov chainCognitive NeuroscienceSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Applied psychologyNeurosciences. Biological psychiatry. Neuropsychiatrydecision-makinggoal-directedTask (project management)habitualReinforcement learningYoung adultPsychologyvalidatingolder adultsonlineRC321-571NeuroscienceOriginal ResearchFrontiers in Aging Neuroscience
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Editorial: On the Nature and Scope of Habits and Model-Free Control

2021

reinforcement learningScope (project management)media_common.quotation_subjectAutomaticityModel freeautomaticityBF1-990motivationmodel-freeReinforcement learningmodel-basedPsychologyHabitControl (linguistics)PsychologyGeneral Psychologyhabitmedia_commonCognitive psychologyFrontiers in Psychology
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Reinforcement learning in a multi-agent framework for pedestrian simulation

2014

El objetivo de la tesis consiste en la utilización de Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) para generar simulaciones plausibles de peatones en diferentes entornos. Metodología Se ha desarrollado un marco de trabajo multi-agente donde cada agente virtual que aprende un comportamiento de navegación por interacción con el mundo virtual en el que se encuentra junto con el resto de agentes. El mundo virtual es simulado con un motor físico (ODE) que está calibrado con parámetros de peatones humanos extraídos de la bibliografía de la materia. El marco de trabajo es flexible y permite utilizar diferentes algoritmos de aprendizaje (en concreto Q-Learning y Sarsa(lambda) en combinación c…

reinforcement learningUNESCO::MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Simulación:MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Inteligencia artificial [UNESCO]:CIENCIAS TECNOLÓGICAS::Tecnología de los ordenadores ::Otras [UNESCO]aprendizaje por refuerzoQ-learning and Sarsasimulación de peatones:MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Simulación [UNESCO]UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::Tecnología de los ordenadores ::OtrasAprendizaje automáticoUNESCO::MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Inteligencia artificial
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Termodinamica e Funzioni Mentali Complesse

2010

reinforcement learningdopamine human brain.neuroplasticitySettore BIO/06 - Anatomia Comparata E Citologia
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Conditioned place preference: an animal model of motivational properties of drugs

2016

En el presente trabajo mostramos la técnica del condicionamiento de preferencia de lugar (CPL) como un modelo útil en el estudio de las propiedades motivacionales de las drogas. Se presentan los antecedentes de la técnica y se discuten algunas cuestiones metodológicas que es necesario considerar para diseñar una investigación empleando el modelo de CPL, como los diferentes tipos de aparatos disponibles, las diferentes fases del protocolo y sus posibles variaciones, el tipo de diseño (sesgado vs. no sesgado) o la necesidad de considerar los efectos del tiempo. Posteriormente se discuten algunas cuestiones a tener en cuenta a la hora de interpretar los datos obtenidos, como qué es lo que apre…

reinforcementCPLlearningrecompensaconditioningcondicionamientorefuerzopreferenciaaprendizajepreferencerewardCPP
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Condicionamiento de preferencia de lugar: un modelo animal para evaluar las propiedades motivacionales de las drogas (Conditioned place preference: a…

2016

This article investigated the Conditioned Place Preference (CPP) technique as a useful model for studying the motivational properties of drugs of abuse. The background of the technique is presented. Methodological issues that need to be considered when designing a study using CPP are discussed. These issues include the different types of apparatus available, the different phases of the protocol and its possible variations, the type of design (biased vs unbiased), and the need to consider time effects. We discuss data interpretation issues, such what the animal learns, the presentation of the dependent variable, the influence of novelty, state-dependent learning, latent inhibition, the motor…

reinforcementlearninglcsh:Psychologyconditioninglcsh:Blcsh:BF1-990preferencelcsh:Philosophy. Psychology. ReligionrewardCPPEscritos de Psicología
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Developing Tele-Operated Laboratories for Manufacturing Engineering Education

2010

The aim of the PeTEX-project is to establish an e-Learning platform for the development, implementation, and delivery of educational training programs in the field of manufacturing engineering. The PeTEX team designs both: a technical platform for eLearning based on “Moodle” including distributed tele-operated experimentation facilities, and didactic and socio-technical requirements for a successful online learning community. User interfaces are deployed for remote access to instruments, data analysis and multiplexed data access via network protocols. Hence, the platform provides complex tools in order to perform various activities to support the educational process, from telemetric experim…

remote experimente learningFSWSettore ING-IND/16 - Tecnologie E Sistemi Di Lavorazione
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Gap Filling of Biophysical Parameter Time Series with Multi-Output Gaussian Processes

2018

In this work we evaluate multi-output (MO) Gaussian Process (GP) models based on the linear model of coregionalization (LMC) for estimation of biophysical parameter variables under a gap filling setup. In particular, we focus on LAI and fAPAR over rice areas. We show how this problem cannot be solved with standard single-output (SO) GP models, and how the proposed MO-GP models are able to successfully predict these variables even in high missing data regimes, by implicitly performing an across-domain information transfer. CICYT TIN2015-64210-R In this work we evaluate multi-output (MO) Gaussian Process (GP) models based on the linear model of coregionalization (LMC) for estimation of biophy…

remote sensingTime seriesmachine learninggaussian processes:CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO [UNESCO]UNESCO::CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO
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Anomaly and Change Detection in Remote Sensing Images

2021

Earth observation through satellite sensors, models and in situ measurements provides a way to monitor our planet with unprecedented spatial and temporal resolution. The amount and diversity of the data which is recorded and made available is ever-increasing. This data allows us to perform crop yield prediction, track land-use change such as deforestation, monitor and respond to natural disasters and predict and mitigate climate change. The last two decades have seen a large increase in the application of machine learning algorithms in Earth observation in order to make efficient use of the growing data-stream. Machine learning algorithms, however, are typically model agnostic and too flexi…

remote sensingmachine learning:CIENCIAS TECNOLÓGICAS [UNESCO]UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICASchange detectionanomaly detection
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Análisis de técnicas de “aggregation”/“disaggregation” aplicadas a imágenes satélite para la estimación de parámetros térmicos superficiales a difere…

2023

Las aplicaciones que implican la observación de la superficie terrestre desde plataformas satélites a escala inferior a la regional, como por ejemplo, el caso del seguimiento de cultivos, requieren de una mayor disponibilidad de información térmica, en particular de la temperatura de la superficie terrestre (LST), con resoluciones espaciales apropiadas para un alcance local. Por ello, numerosos autores han propuesto y desarrollado métodos para extraer la LST a nivel “subpíxel”, mediante el empleo de productos complementarios de teledetección, con resultados adecuados para su uso en resoluciones superiores. La mayoría de estos métodos se basan en la correlación entre índices de vegetación, c…

remote sensingmachine learningdisaggregationland surface temperaturedeep learningUNESCO::FÍSICA::TermodinámicaUNESCO::CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO::Geología::Teledetección (geología)UNESCO::MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Inteligencia artificial
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