The Consilience of Neural and Artificial Reinforcement Learning

Dayan, P

The Consilience of Neural and Artificial Reinforcement Learning

Dayan, P. (2017). The Consilience of Neural and Artificial Reinforcement Learning. Talk presented at Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17). San Francisco, CA, USA. 2017-02-04 - 2017-02-09.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E821-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E822-1

資料種別: 講演

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Dayan, P¹, 著者

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1External Organizations, ou_persistent22

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要旨: Animals that fail to predict or control events associated with rewards and punishments are not long for this world. Reinforcement learning thus offers a body of theory that organizes and motivates a huge wealth of work in psychology and neuroscience. Equally, these latter disciplines provide inspiration for new methods, ideas and problems in the wider field of reinforcement learning. I will discuss this consilience, illustrating the fecundity of the approaches and some of the challenges and opportunities ahead.

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日付: オンライン出版: 2017-02

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