L’objectif de ce projet est d’établir un lien entre les algorithmes d’apprentissage par renforcement faisant usage d’activations hors-ligne de leurs représentations d’états, et les reactivations des cellules de lieu de l’hippocampe, observées dans des phases d’inactivité ou de sommeil chez les rongeurs apprenant des tâches de navigation. Deux propositions théoriques récentes ont été faites pour expliquer les réactivations hippocampiques, nous souhaitons les départager sur la base de comparaisons fines avec des données expérimentales, ainsi que sur la base de leur efficacité.Cela implique la conception de modèles contraints par des données expérimentales acquises chez la souris, leur évaluation en simulation et sur plateforme robotique, et l’élaboration de prédictions qui seront la base de nouvelles expérimentations animales.
RHiPAR Les Réactivations Hippocampiques au Prisme de l'Apprentissage par Renforcement
Résumé
Mots clés
- apprentissage par renforcementhippocampenavigationsommeil
Partenaires du projet
INS2I
Benoit GIRARD
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique
(UMR7222) Paris, France
INSB
Karim Benchenane
Plasticité du Cerveau
(UMR7222) France