深度强化学习及其神经科学启示
人工智能
2020-07-09 v1 机器学习
神经元与认知
摘要
强大人工智能的出现正在定义神经科学中的新研究方向。迄今为止，该研究主要集中于使用监督学习训练的深度神经网络，在诸如图像分类等任务中。然而，近期另一AI工作领域迄今较少受到神经科学家关注，但可能具有深远的神经科学启示：深度强化学习。深度RL为研究学习、表征与决策制定之间的相互作用提供了综合框架，为脑科学提供了一套新研究工具和广泛的新假设。在本综述中，我们提供深度RL的高层介绍，讨论其一些初步的神经科学应用，并考察其对脑与行为研究的更广泛启示，最后列出下一阶段研究的机遇。
引用
@article{arxiv.2007.03750,
title = {Deep Reinforcement Learning and its Neuroscientific Implications},
author = {Matthew Botvinick and Jane X. Wang and Will Dabney and Kevin J. Miller and Zeb Kurth-Nelson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.03750},
year = {2020}
}
备注
22 pages, 5 figures