强化学习及其与神经科学与心理学的联系
机器学习
2021-09-28 v5 神经元与认知
摘要
强化学习方法近来在执行如玩 Atari 游戏、围棋和扑克等复杂序贯任务上非常成功。这些算法仅利用通过与环境交互获得的标量奖励，从零开始学习，在多项任务中超越人类。尽管取得此类结果无疑有相当多的独立创新，但强化学习中的许多核心思想受到动物学习、心理学与神经科学中现象的启发。在本文中，我们全面回顾了神经科学与心理学中大量证据表明强化学习是建模大脑学习与决策的很有前景的候选者。在此过程中，我们构建了各类现代 RL 算法与神经生理及行为文献中具体发现之间的映射。然后我们讨论了 RL、神经科学与心理学之间观测到的关系的含义及其在推进 AI 与脑科学两方面研究中的作用。
引用
@article{arxiv.2007.01099,
title = {Reinforcement Learning and its Connections with Neuroscience and Psychology},
author = {Ajay Subramanian and Sharad Chitlangia and Veeky Baths},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01099},
year = {2021}
}
备注
Accepted to Elsevier Neural Networks; 19 pages, 6 figures, 1 table