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Bidirectional interaction between visual and motor generative models using Predictive Coding and Active Inference
Ist Teil von
Neural networks, 2021-11, Vol.143, p.638-656
Ort / Verlag
Elsevier Ltd
Erscheinungsjahr
2021
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
In this work, we build upon the Active Inference (AIF) and Predictive Coding (PC) frameworks to propose a neural architecture comprising a generative model for sensory prediction, and a distinct generative model for motor trajectories. We highlight how sequences of sensory predictions can act as rails guiding learning, control and online adaptation of motor trajectories. We furthermore inquire the effects of bidirectional interactions between the motor and the visual modules. The architecture is tested on the control of a simulated robotic arm learning to reproduce handwritten letters.