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== Définition ==
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Le modèle de la valeur primaire apprise (PVLV) est une explication possible des propriétés de déclenchement prédictif de la récompense des neurones dopaminergiques (DA). Il simule les données comportementales et neuronales sur le conditionnement pavlovien et les neurones dopaminergiques du mésencéphale qui se déclenchent proportionnellement aux récompenses inattendues. Il s'agit d'une alternative à l'algorithme des différences temporelles (TD).
Le modèle de la valeur primaire apprise (PVLV) est une explication possible des propriétés de déclenchement prédictif de la récompense des neurones dopaminergiques (DA).  
 
Il simule les [[donnée|données]] comportementales et neuronales sur le conditionnement pavlovien et les neurones dopaminergiques du mésencéphale qui se déclenchent proportionnellement aux récompenses inattendues.  
 
Il s'agit d'une alternative à l'algorithme des différences temporelles (TD).


== Français ==
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== Anglais ==
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'''PVLV'''
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[https://en.wikipedia.org/wiki/PVLV  Source :  Source : Wikipedia  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/PVLV  Source :  Source : Wikipedia  ]
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 09:56

Définition

Le modèle de la valeur primaire apprise (PVLV) est une explication possible des propriétés de déclenchement prédictif de la récompense des neurones dopaminergiques (DA).

Il simule les données comportementales et neuronales sur le conditionnement pavlovien et les neurones dopaminergiques du mésencéphale qui se déclenchent proportionnellement aux récompenses inattendues.

Il s'agit d'une alternative à l'algorithme des différences temporelles (TD).

Français

modèle de la valeur primaire apprise

Anglais

primary value learned value

PVLV


Sources

Source : Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

Contributeurs: Maya Pentsch, wiki