Optimal Variability for Effective Motor Learning

Jürgen Birklbauer

doi:10.5771/9783840312915

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr: 2019
ISBN-Print: 978-3-8403-7651-1
ISBN-Online: 978-3-8403-1291-5
Verlag: Meyer & Meyer Verlag, Aachen
Sprache: Englisch
Seiten: 600
Produkttyp: Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff Seiten 1 - 11
Introduction Kein Zugriff Seiten 12 - 16
1. 1. Task (dis)similarity Kein Zugriff
  2. Task complexity Kein Zugriff
  3. Interaction of task similarity and task complexity Kein Zugriff
2. A couple of attempted explanations Kein Zugriff
3. Analyzing the neural basis by means of fMRI and TMS Kein Zugriff
1. 1. Synergetic principles derived from inanimate nature Kein Zugriff
  2. 1. Modeling coordination dynamics: the classic HKB model and its progression Kein Zugriff
    2. Central neural correlates of relative phase dynamics Kein Zugriff
  3. 1. Further control parameters and coordination constraints Kein Zugriff
    2. From rhythmic interlimb through to discrete gross-motor coordination Kein Zugriff
    3. Interpersonal coordination Kein Zugriff
    4. On some further coordination domains of human nature Kein Zugriff
  4. 1. Motor learning in the framework of coordination dynamics Kein Zugriff
    2. The influence of initial coordination dynamics on learning and memory Kein Zugriff
    3. Findings on gross-motor learning of continuous and discrete sport-related skills Kein Zugriff
    4. Neural indices of learning-induced changes in coordination dynamics Kein Zugriff
    5. Individual routes of learning-induced changes in perceptual dynamics Kein Zugriff
  5. 1. Anomalous variability as a harbinger of abrupt changes in child development Kein Zugriff
    2. Detecting and using periods of anomalous variability in psychotherapy Kein Zugriff
2. 1. Generic theoretical models and characterization quantities Kein Zugriff
  2. 1. Variability amplitude versus randomness using the example of postural control Kein Zugriff
    2. The different colors of noise Kein Zugriff
    3. 1/f noise Kein Zugriff
  3. Stochastic resonance and its origins in physics Kein Zugriff
  4. 1. Optimal noise can improve neural processing Kein Zugriff
    2. Optimal noise can improve sensory and perceptual processing Kein Zugriff
    3. Optimal noise can improve behavioral processing in animals and humans Kein Zugriff
  5. Stochastic resonance and the link to (differential) motor learning Kein Zugriff
3. 1. Extracting rules out of experiences: the ability to generalize Kein Zugriff
  2. 1. The synaptic plasticity hypothesis Kein Zugriff
    2. Synaptic changes: different mechanism on different time scales Kein Zugriff
    3. Principles of plasticity or biological learning rules Kein Zugriff
  3. 1. Fundamental components and principles Kein Zugriff
    2. Basis network architectures Kein Zugriff
    3. Basic learning rules Kein Zugriff
    4. Topographic mapping of common features Kein Zugriff
  4. 1. Distributed memory storage Kein Zugriff
    2. Self-organization: learning by examples Kein Zugriff
    3. Validating generalization and some general factors of influence Kein Zugriff
  5. 1. The need for rule extraction even in closed conditions Kein Zugriff
    2. Learning to utilize non-muscular forces Kein Zugriff
    3. The whole may be different from the sum of its parts Kein Zugriff
    4. The change of structuredness of execution variability during learning Kein Zugriff
  6. 1. Physical world comprehension Kein Zugriff
    2. First language acquisition Kein Zugriff
    3. Finite-state artificial grammars Kein Zugriff
    4. Perceptual illusions Kein Zugriff
    5. Superstition: extracting rules even if there are none Kein Zugriff
    6. Logical reasoning even by relatively simple animals Kein Zugriff
    7. Detecting abstract-rule-encoding neurons in monkeys Kein Zugriff
  7. 1. Concerning artificial neural networks Kein Zugriff
    2. Concerning humans and animals Kein Zugriff
  8. 1. The change of plasticity in natural learning Kein Zugriff
    2. Meta-plasticity as a function of the learning process itself Kein Zugriff
  9. 1. The problem of over- and underfitting in computational networks Kein Zugriff
    2. When memorizing idiosyncratic details becomes patho-logical Kein Zugriff
    3. Implications for (motor) learning Kein Zugriff
  10. 1. Adding random noise to computational networks Kein Zugriff
    2. From computational to biological networks Kein Zugriff
    3. Simulated annealing Kein Zugriff
  11. 1. Evaluating acquisition and retention Kein Zugriff
    2. Evaluating generalization and relearning Kein Zugriff
    3. Beyond the simple multi-layer perceptron Kein Zugriff
    4. A brief résumé Kein Zugriff
1. The seeming paradox of reducing noise by noise Kein Zugriff
2. The time-dependent structure of movement time series and the coupling between effectors Kein Zugriff
3. The predictive brain notion: forming a (causal) model of the world Kein Zugriff
4. The improvement of neural networks by random perturbations Kein Zugriff
5. The improvement of neural networks by structured variability Kein Zugriff
6. The contextual interference effect Kein Zugriff
7. The differential learning approach Kein Zugriff
Statement of the Problem Kein Zugriff Seiten 469 - 474
1. Overall study design Kein Zugriff
2. Subjects Kein Zugriff
3. Intervention program Kein Zugriff
4. Test design and data collection Kein Zugriff
5. Statistical analysis Kein Zugriff
1. Target shooting Kein Zugriff
2. Slalom dribbling Kein Zugriff
3. Target shooting – slalom dribbling relationship Kein Zugriff
Discussion and Conclusion Kein Zugriff Seiten 501 - 510
Bibliography Kein Zugriff Seiten 511 - 597
Appendix A: questionnaire Kein Zugriff Seiten 598 - 600

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