从强化学习模型到精神病和神经疾病
From reinforcement learning models to psychiatric and
neurological disorders
Tiago
V Maia1,2 and Michael J Frank3,4
1Department of
Psychiatry, Columbia University, New York, New York, USA.
2New York State
Psychiatric Institute, New York, New York, USA.
3Departments of Cognitive, Linguistic and Psychological Sciences, and
Psychiatry and Human Behavior,
Brown University, Providence, Rhode Island, USA.
4Brown Institute for Brain
Science, Brown University, Providence, Rhode Island, USA.
Correspondence should
be addressed to T.V.M. (tmaia@columbia.edu) or M.J.F.
(michael_frank@brown.edu).
Accepted: 2011 by Nature Neuroscience
摘要：在过去的十五年中，强化学习模型使人们对多巴胺和皮质—基底神经节—丘脑—皮质回路（CBGTC）的功能有了越来越复杂的了解。最近，这些模型及其所提供的见解已开始用于理解涉及多巴胺能系统和CBGTC回路障碍的几种精神病和神经病的重要方面。我们对这种方法及其在帕金森氏病，图雷特氏综合症，注意力不足/多动症，成瘾，精神分裂症和临床前动物模型（用于筛选新型抗精神病药物）中的现有和潜在应用进行了综述。该方法已被证明具有解释性和预测性，对于计算精神病学和计算神经病学的持续增长预示着良好的预兆。
翻译稿件：从强化学习模型到精神病和神经疾病
翻译原文：From reinforcement learning models to psychiatric and
neurological disorders
当前位置：