基底神经节建模的经典的计算方法

Classical Computational Approaches to Modeling the Basal Ganglia

Ahmed A. Moustafa and V. Srinivasa Chakravarthy

© Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2018

Computational Neuroscience Models of the Basal Ganglia, Cognitive Science and Technology,

https://doi.org/10.1007/978-981-10-8494-2_2

（Song Jian，translate）

摘要：目前已有几种模拟BG结构和功能的建模方法。在这一章中，我们讨论了主要的建模框架，这些框架被提议来模拟BG的许多功能。许多这样的建模研究都是BG建模领域的经典方法，它们反复模拟许多BG功能。简言之，我们将讨论以下模型方法：降维模型、行动部分选择模型、Go/NoGo模型、基底节强化学习（RL）模型和Actor-Critic模型。重要的是，本章主要对模拟BG结构和功能的主要架构的概述。此外，我们在下面的章节中讨论了许多其他模型，例如步态模型、伸展模型和其他模型。

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