离线学习：生物与人工强化学习中的记忆回放
机器学习
2021-09-22 v1 人工智能
神经元与认知
摘要
学习在环境中行动以最大化奖励是大脑的关键功能之一。这一过程常被概念化为强化学习框架，该框架在机器学习与人工智能（AI）中亦作为优化决策的一种方式而日益重要。生物与机器强化学习的一个共同特征是先前经历片段的重新激活，称为回放（replay）。回放在生物神经网络中对记忆巩固十分重要，也是深度神经网络中稳定学习的关键。在此，我们综述神经科学与 AI 领域中有关回放功能角色的最新进展。互补性的进展揭示了回放如何支持学习过程，包括泛化与持续学习，为两领域间知识迁移以增进对生物与人工学习及记忆的理解提供了契机。
引用
@article{arxiv.2109.10034,
title = {Learning offline: memory replay in biological and artificial reinforcement learning},
author = {Emma L. Roscow and Raymond Chua and Rui Ponte Costa and Matt W. Jones and Nathan Lepora},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10034},
year = {2021}
}
备注
In press at Trends in Neurosciences