神经科学与强化学习之间的学习鸿沟
机器学习
2021-05-05 v3 人工智能
摘要
历史上，人工智能从神经科学中汲取了大量灵感以推动该领域的进展。然而，当前强化学习的进展主要集中于基准问题，这些问题未能捕捉当今神经科学中许多令人感兴趣的方面。我们通过扩展神经科学中的T型迷宫任务以供强化学习算法使用来说明这一点，并表明最先进的算法无法解决该问题。最后，我们指出神经科学中的洞见可有助于解释所遇到的一些问题。
引用
@article{arxiv.2104.10995,
title = {A learning gap between neuroscience and reinforcement learning},
author = {Samuel T. Wauthier and Pietro Mazzaglia and Ozan Çatal and Cedric De Boom and Tim Verbelen and Bart Dhoedt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10995},
year = {2021}
}
备注
Accepted as a workshop paper at BRAIN2AI @ ICLR2021