2022年4月2日

Reinforcement Learning, Spike-Time-Dependent Plasticity, and the BCM Rule
摘要： 郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Neural Computation, (2007): 2245-2279 Abstract 学习智能体，无论是自然的还是人工的，都必须更新它们的内部参数，以便随着时间的推移改进它们的行为。在强化学习中，这种可塑性受到环境信号(称为奖励) 阅读全文
posted @ 2022-04-02 22:45 穷酸秀才大草包 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)

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