穷酸秀才大艹包

摘要： 然而，对于人工智能体而言，导航仍然是一个巨大的挑战，通过强化学习训练的深度神经网络3-5无法与哺乳动物空间行为的能力相提并论，而后者是由内嗅皮层中的网格细胞支持的6。网格细胞被认为提供了多尺度的周期性表示，用作编码空间的度量函数7,8，对于整合自我运动（路径整合）6,7,9和规划目标的直接轨迹（基于矢量的导航）7,10,11至关重要 。 阅读全文

摘要： 在过去的20年中，基于奖励的学习的神经科学研究已经集中在经典模型上，在该模型中，神经递质多巴胺通过调节神经元之间突触连接的强度，“在情况，动作和奖励之间建立联系”。然而，越来越多的最新发现使该标准模型处于压力之下。现在，我们利用人工智能的最新进展来介绍基于奖励的学习的新理论。在这里，多巴胺系统训练大脑的另一部分，即前额叶皮层，作为其自己的独立式学习系统进行操作。 阅读全文

摘要： 在生物和人工系统的学习研究之间，已经有富有成果的概念和想法流。Bush and Mosteller，Rescorla and Wagner首先在生物中开发的学习规则启发了许多早期的工作，从而导致了针对人工系统的强化学习（RL）算法的开发。最近，为在人工智能体中学习而开发的时序差分RL为解释多巴胺神经元的活性提供了基础框架。 阅读全文