선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 더 나아가 이러한 강화학습의 신경과학과 알고리즘에 대한 논의를 종합하여, 프로세스의 복잡도와 학습 속도 간의 균형점을 찾아가는 뇌 기반 강화학습 이론에 대해 소개한다. 끝으로 이러한 이론을 바탕으로 한 공학적 응용 가능성에 대해 논의한다.
- 둘째, 뇌의 강화학습 관련 정보처리 과정을 기능적으로 분리하여 알고리즘에 구현되어 있지 않은 뇌의 고유한 강화학습 능력에 대해 살펴본다. 더 나아가 이러한 강화학습의 신경과학과 알고리즘에 대한 논의를 종합하여, 프로세스의 복잡도와 학습 속도 간의 균형점을 찾아가는 뇌 기반 강화학습 이론에 대해 소개한다. 끝으로 이러한 이론을 바탕으로 한 공학적 응용 가능성에 대해 논의한다.
- 여기서 전략을 매 ''상황''에 대한 가치 값으로 표현하는 방식을 TD evaluation, MC evaluation과 같이 부르며, 전략을 매 상황에서의 ''행동''에 대한 가치 값으로 표현하는 것을 TD control, MC control 등으로 부른다. 본 글에서는 인간의 실제 학습과 가장 가깝다고 알려진 TD control (이하 TD learning이라 표기)에 대해 논의하기로 한다.
- 최근 계산 뇌과학 연구에서는 어떻게 인간의 뇌가 단일 유기체로서 이러한 문제들을 쉽게 풀어내는지를 밝혀내기 시작했다. 본 논문에서는 강화학습의 신경과학과 알고리즘을 병치하는 논의 방식을 통해, 강화학습에 대한 신경과학적 연구를 이용한 강화학습알고리즘 연구의 발전 가능성에 대해 논의한다. 첫째, 강화학습의 계산적 핵심 요소에 대한 최신 신경과학 연구 결과들을 소개함으로써 뇌 안에서 일어나는 강화학습 과정에 대해 논의한다.
- 지금까지 강화학습의 기본 개념과 알고리즘, 그리고 이러한 아이디어가 어떻게 신경과학 연구에 적용되어 왔는지를 살펴보았다. 앞 절에서 설명한 인간의 유연한 강화학습은 문제해결의 복잡성과 문제 해결의 속도 측면에서 다음과 같이 요약해 볼 수 있다.
- 본 논문에서는 강화학습의 신경과학과 알고리즘을 병치하는 논의 방식을 통해, 강화학습에 대한 신경과학적 연구를 이용한 강화학습알고리즘 연구의 발전 가능성에 대해 논의한다. 첫째, 강화학습의 계산적 핵심 요소에 대한 최신 신경과학 연구 결과들을 소개함으로써 뇌 안에서 일어나는 강화학습 과정에 대해 논의한다. 둘째, 뇌의 강화학습 관련 정보처리 과정을 기능적으로 분리하여 알고리즘에 구현되어 있지 않은 뇌의 고유한 강화학습 능력에 대해 살펴본다.
가설 설정
- 다음과 같은 가설을 제시하였다. 동물의 뇌에서는 습관적인 행동 전략을 만들어내는 model-free RL 뿐만 아니라, 목적 지향적인 행동 전략을 만들어내는 model-based RL 역시 구현되어 있을 것이며, 이 두 가지 형태의 강화학습을 제어하는 상위 레벨의 메커니즘 역시 뇌 안에 구현되어 있을 것이라는 가설이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.