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Andrea Soltoggio

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Publications associées (3)

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Evolvability of Neuromodulated Learning for Robots

Dario Floreano, Claudio Mattiussi, Peter Dürr, Andrea Soltoggio

Neuromodulation is thought to be one of the underlying principles of learning and memory in biological neural networks. Recent experiments have shown that neuroevolutionary methods benefit from neuromodulation in simple grid-world problems. In this paper w ...

IEEE Computer Society2008

Evolutionary Advantages of Neuromodulated Plasticity in Dynamic, Reward- based Scenarios

Dario Floreano, Claudio Mattiussi, Peter Dürr, Andrea Soltoggio

memory in biological neural networks. Similarly, artificial neural networks could benefit from modulatory dynamics when facing certain types of learning problem. Here we test this hypothesis by introducing modulatory neurons to enhance or dampen neural pla ...

MIT Press2008

Evolving Neuromodulatory Topologies for Reinforcement Learning-like Problems

Dario Floreano, Claudio Mattiussi, Peter Dürr, Andrea Soltoggio

Environments with varying reward contingencies constitute a challenge to many living creatures. In such conditions, animals capable of adaptation and learning derive an advantage. Recent studies suggest that neuromodulatory dynamics are a key factor in reg ...

IEEE Press2007