Plausibilní model chování potkana

Abstract

V této práci jsou prezentovány dva různé výpočetní modely simulující chování potkana při behaviorálním úkonu. První z nich vychází z technik zpětnovazebního učení, druhý reprezentuje postup obvyklý pro modely, které se používají ve výpočetní neurovědě. Oba modely jsou porovnávány s výsledky laboratorních pokusů na živých potkanech a mezi sebou navzájem. Dále jsou v práci diskutovány přínosy každého z modelů a možnosti kombinace obou přístupů s cílem vytvoření jediného modelu, který by chování potkanů aproximoval dokonaleji a mohl by být použit i pro základní výzkum.

Two different computational models are presented. These models simulate behaviour of a rat during a laboratory experiment focused on spatial cognition. First model arises from principles of reinforcement learning while second represents a method usual for models in computational neuroscience. The two models are compared with the results of laboratory experiments as well as with each other. Assets of both models and the possibility of combining the two methods are then discussed.