Reinforcement learning for closed-loop optimisation of spatiotemporal stimulation in patterned neuronal networks
यह शोधपत्र एक कम लागत वाला, ओपन-सोर्स क्लोज्ड-लूप सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) सिस्टम प्रस्तुत करता है जो स्थलाकृतिक रूप से बाधित इन विट्रो न्यूरोनल नेटवर्क में उनके अवस्था-निर्भर प्रतिक्रियाओं को अभिलक्षणित करके और यह प्रदर्शित करके कि लर्निंग एजेंट विशिष्ट लक्षित गतिविधि रूपांकनों (मोटिफ्स) को उत्पन्न करने के लिए गैर-तुच्छ उद्दीपन रणनीतियों की पहचान कर सकते हैं, स्थानिक-कालिक उद्दीपन पैटर्न के कुशल, लक्ष्य-निर्देशित अनुकूलन को सक्षम बनाता है।