通过深度强化学习研究Morris水迷宫中的导航策略
机器学习
2023-11-09 v2 神经与进化计算
神经元与认知
摘要
导航是一项复杂技能，在动物与人体上有长久的研究历史。在这项工作中，我们在2D中模拟Morris水迷宫以训练深度强化学习智能体。我们对导航策略进行自动分类，分析人工智能体所用策略的分布，并将其与实验数据比较，以展示与人和啮齿类动物中所见相似的学习动态。我们开发环境特定的辅助任务，并考察影响其有用性的因素。我们提出最具益处的任务对真实智能体而言潜在地更具生物学可行性。最后，我们探索人工智能体神经网络激活中内部表征的发展。这些表征类似于小鼠脑中发现的位细胞和头方向细胞，并且它们的存在与人工智能体所采用的导航策略相关。
引用
@article{arxiv.2306.01066,
title = {Investigating Navigation Strategies in the Morris Water Maze through Deep Reinforcement Learning},
author = {Andrew Liu and Alla Borisyuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01066},
year = {2023}
}
备注
28 pages, 16 figures