Oct, 2023
学习分布式希伯阶相邻表征
Learning Successor Representations with Distributed Hebbian Temporal Memory
Evgenii Dzhivelikian, Petr Kuderov, Aleksandr I. Panov
TL;DR这篇论文介绍了一种针对不稳定、部分可观测环境下决策的在线隐藏表示学习方法。提出的分布式赫比时态记忆（DHTM）算法基于因子图形式和多组分神经元模型，它旨在捕捉序列数据关系，并对未来观察作出累积预测，形成继承者表示。经实验证明，DHTM 算法在应对动态环境中的时序差异学习方面表现优于经典 LSTM，并与更高级的类似 RNN 的算法相当，加速了继承者表示中的时间差异学习。此外，我们将 DHTM 产生的继承者表示与另一种生物启发的类 HMM 算法 CSCG 进行了比较，发现 DHTM 是解决在线隐藏表示学习动态环境挑战的一种有前途的方法。