Goal-Directed Decision Making with Spiking Neurons.

UNLABELLED: Behavioral and neuroscientific data on reward-based decision making point to a fundamental distinction between habitual and goal-directed action selection. The formation of habits, which requires simple updating of cached values, has been studied in great detail, and the reward prediction error theory of dopamine function has enjoyed prominent success in accounting for its neural bases. In contrast, the neural circuit mechanisms of goal-directed decision making, requiring extended iterative computations to estimate values online, are still unknown. Here we present a spiking neural network that provably solves the difficult online value estimation problem underlying goal-directed decision making in a near-optimal way and reproduces behavioral as well as neurophysiological experimental data on tasks ranging from simple binary choice to sequential decision making. Our model uses local plasticity rules to learn the synaptic weights of a simple neural network to achieve optimal performance and solves one-step decision-making tasks, commonly considered in neuroeconomics, as well as more challenging sequential decision-making tasks within 1 s. These decision times, and their parametric dependence on task parameters, as well as the final choice probabilities match behavioral data, whereas the evolution of neural activities in the network closely mimics neural responses recorded in frontal cortices during the execution of such tasks. Our theory provides a principled framework to understand the neural underpinning of goal-directed decision making and makes novel predictions for sequential decision-making tasks with multiple rewards. SIGNIFICANCE STATEMENT: Goal-directed actions requiring prospective planning pervade decision making, but their circuit-level mechanisms remain elusive. We show how a model circuit of biologically realistic spiking neurons can solve this computationally challenging problem in a novel way. The synaptic weights of our network can be learned using local plasticity rules such that its dynamics devise a near-optimal plan of action. By systematically comparing our model results to experimental data, we show that it reproduces behavioral decision times and choice probabilities as well as neural responses in a rich set of tasks. Our results thus offer the first biologically realistic account for complex goal-directed decision making at a computational, algorithmic, and implementational level.This research was supported by the Swiss National Science Foundation (J.F., Grant PBBEP3 146112) and the Wellcome Trust (J.F. and M.L.).This is the author accepted manuscript. It is currently under an indefinite embargo pending publication by the Society for Neuroscience

Újraiparosodás és útfüggőség: gondolatok a magyarországi ipar területi dinamikája kapcsán

A hazai ipar térszerkezetének hosszabb távú fejlődése, illetve magasabb hozzáadott értéket előállító tevékenységek felé tolódása (mely a hosszabb idő alatt kialakuló, nehezen reprodukálható helyspecifikus, minőségi telepítő tényezők felértékelődését hozza magával) indokolttá teszi a folyamatok hátterében húzódó, a fejlődés szervességét, folyamatosságát képviselő tényezők kutatását. Vizsgálataink elméleti keretbe helyezése érdekében az útfüggőség változásokra nyitottabb, dinamikus koncepciója felé fordultunk, amely a múlt döntéseinek a jelen és a jövő gazdasági fejlődését befolyásoló szerepét állítja a középpontba. Ennek hangsúlyozása mellett sem kívánjuk alulértékelni azon külső hatásokat, melyek főként a külföldi működőtőke-befektetések formájában az ország ipari szerkezetváltását befolyásolják. Másrészt, az empirikus kutatásaink helyszínét képező alföldi térségek jellemzője a hagyományos iparági körzetek hiánya, melyből adódóan az útfüggőség bezáródás problémáját kiemelő, statikusabb megközelítése kevésbé tűnik alkalmas vonatkoztatási rendszernek. Empirikus vizsgálatainkat kisvárosi és középvárosi közegben végeztük. Tapasztalataink szerint a befektetők számára kevésbé vonzó kisváros iparának átalakulásában a helyi meghatározottságok szerepe nagyobb, a külföldi tőkebefektetések révén érvényesülő hatások korlátozottabbak, és közvetett módon – a helyi vállalkozások beszállítói hálózatokba kapcsolódásán keresztül – jelennek meg. A középvárosi esettanulmányban szereplő, külföldi zöldmezős beruházások helyszínét képező ipari park esetében a helyi meghatározottságok szerepe mérsékeltebb, de mégis kitapintható a múltból örökölt adottságok befolyásoló hatása, az útfüggőség megjelen

Understanding the Changing Geography of Labour-Intensive Industries from a GPN Perspective: Case Study of the Hungarian Leather and Footwear Sector

L

The Hungarian footwear industry in global production networks: the case study of Berkemann Hungary

L