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【2h】

Lightweight Reinforcement Algorithms for autonomous, scalable intra-cortical Brain Machine Interfaces

机译：用于自主，可扩展内部内部脑机接口的轻量级增强算法

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作者
Shoeb Shaikh; Rosa So; Tafadzwa Sibindi; Camilo Libedinsky; Arindam Basu;
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年度 2020
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1. Toward an Autonomous Brain Machine Interface: Integrating Sensorimotor Reward Modulation and Reinforcement Learning [J] . Marsh Brandi T., Tarigoppula Venkata S. Aditya, Chen Chen, The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience . 2015,第19期

机译：朝着自主脑机接口：集成传感器奖励调制和强化学习
2. Clustering Neural Patterns in Kernel Reinforcement Learning Assists Fast Brain Control in Brain-Machine Interfaces [J] . Zhang Xiang, Libedinsky Camilo, So Rosa, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering . 2019,第9期

机译：内核强化学习中的群集神经模式有助于脑机界面中的快速大脑控制。
3. Clustering Neural Patterns in Kernel Reinforcement Learning Assists Fast Brain Control in Brain-Machine Interfaces [J] . Zhang Xiang, Libedinsky Camilo, So Rosa, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering . 2019,第9期

机译：籽粒加固学习中的聚类神经图案有助于脑机接口中的快速脑控制
4. Towards Autonomous Intra-Cortical Brain Machine Interfaces: Applying Bandit Algorithms for Online Reinforcement Learning [C] . Shoeb Shaikh, Rosa So, Tafadzwa Sibindi, IEEE International Symposium on Circuits and Systems . 2020

机译：走向自主的皮层内脑机接口：将Bandit算法应用于在线强化学习
5. Changing the brain -machine interface paradigm: Co-adaptation based on reinforcement learning. [D] . Digiovanna, John F. 2008

机译：改变脑机接口范例：基于强化学习的共同适应。
6. Toward an Autonomous Brain Machine Interface: Integrating Sensorimotor Reward Modulation and Reinforcement Learning [O] . Brandi T. Marsh, Venkata S Aditya Tarigoppula, Chen Chen, 2015

机译：走向自主脑机接口：集成感觉运动奖励调制和强化学习
7. Using reinforcement learning to provide stable brain-machine interface control despite neural input reorganization. [O] . Eric A Pohlmeyer, Babak Mahmoudi, Shijia Geng, 2014

机译：尽管神经输入重组，使用强化学习提供稳定的脑机接口控制。

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