State-Self-Determining Reinforcement Learning for Adapting to Unknown Environments and Elucidating Higher Brain Functions
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The real world is an indefinite environment in which the probability space is not specified in advance. Here, we developed a learning model in which the state space is expanded so that it refers to the arbitrary length of previous states, based on two criteria: experience saturation and decision uniqueness of action selection. The model was tested by behavioral tasks called a two-target search task and action sequence task that have contributed to elucidating of functional roles of higher motor areas in the cerebral cortex. The proposed state-self-determining reinforcement learning model serves as a basis not only for high adaptability to an indefinite environment but also for building a computational theory of higher brain functions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- State-Self-Determining Reinforcement Learning for Adapting to Unknown Environments and Elucidating Higher Brain Functions
- Date Crossref
- 20/09/2024
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Tohoku Medical and Pharmaceutical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tohoku University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tohoku Medical and Pharmaceutical University, Tohoku University et Faculty of Medicine.
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