tried to quantify the concept of compositionality through the lens of Kolmogorov complexity, algorithmic information quantity
they observed the fundamentals of RNN behavior - simplicity bias, a tendency to share attractors and reuse dynamics.
task period dynamics, representation, task compositionality
task representation, compositionality
Decision making, motor task, uncertainty 관련해서 2000년대 꽤나 현재 연구의 초석이 되는 두 논문을 간단히 정리한 내용이다.
Motor planning 시 (control) signal-dependent noise 와 함께 final position variance 를 minimize 하는 방향으로 trajectory 가 optimize 된다는 이론을 설명한다.
cognitive map 을 학습하고 이용하는 과정에서 abstract structural knowledge 를 추출하고 이를 다른 task 에 transfer 한다는 것을 모델링, 행동 실험 결과로 보인 논문이다.
structural abstraction, sensory experience 의 conjuction 으로써 relational memory 를 표현하는 model (TEM) 을 통해 타 모델에선 불가능했던 분석을 수행하고 remapping 과 관련된 새로운 관찰 얻음
Kalman Smoother, Unscented Kalman Filter (with sigma points)
MCQ 방식은 기존 방식에서의 value function underestimation (pessimism) 을 보완하고자 OOD action 에 대해 pseudo target value 를 할당하여 model 이 suboptimal traj 에 stitch 하도록 함
Implicit Q-Learning (IQL) 은 in distribution action Q value 의 상위 expectile 을 예측하는 model 을 통해 offline RL 의 distributional shift 를 피하고자 한 model-free 방식.
Conservative Q-Learning (model-free offline reinforcement learning)
Probabilistic Machine Learning 의 Chapter 8 인 Gaussian filtering and smoothing 에 대해 정리하고자 한다. 이번 포스트에는 8.4 Inference based on the unscented transform 까
mCherry-eGFP reporter system 을 통해 astrocytic phagocytosis 와 그 성질들을 발견함.
Data manifold 의 separability 를 mean-field approximation 을 이용해 계산. Maximum Manifold Capacity Representation (MMCR) method