Jun, 2023

通过深度强化学习探究 Morris 水迷宫中的导航策略

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TL;DR本研究使用 2D 模拟 Morris 水迷宫来训练深度强化学习代理程序，并自动分类了导航策略， 将人工智能的学习动力学与动物实验数据进行比较。通过开发环境特定的辅助任务来研究影响其有用性的因素， 最后研究了人工代理神经网络中激活的内部表征的发展，这些表征类似于老鼠大脑中发现的 place cells 和 head-direction cells，并且它们的存在与人工代理采用的导航策略有相关性。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2022

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