論文の概要: A nonlinear hidden layer enables actor-critic agents to learn multiple paired association navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13541v2
• Date: Fri, 16 Jul 2021 03:30:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 14:08:20.715050
• Title: A nonlinear hidden layer enables actor-critic agents to learn multiple paired association navigation
• Title（参考訳）: 非線形隠蔽層によりアクター批判エージェントは複数対の関連ナビゲーションを学習できる
• Authors: M Ganesh Kumar, Cheston Tan, Camilo Libedinsky, Shih-Cheng Yen, Andrew Yong-Yi Tan
• Abstract要約: 複数の報酬場所へのナビゲーションは、げっ歯類学習の研究にますます使われている。 深層強化学習剤はタスクを学習できることが示されているが、生物学的には不可能である。 一つの報酬場所へ移動し、報酬位置の変位に適応するが、複数のペアの関連ナビゲーションを学べない古典的エージェントのバージョンを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2074552857379273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigation to multiple cued reward locations has been increasingly used to study rodent learning. Though deep reinforcement learning agents have been shown to be able to learn the task, they are not biologically plausible. Biologically plausible classic actor-critic agents have been shown to learn to navigate to single reward locations, but which biologically plausible agents are able to learn multiple cue-reward location tasks has remained unclear. In this computational study, we show versions of classic agents that learn to navigate to a single reward location, and adapt to reward location displacement, but are not able to learn multiple paired association navigation. The limitation is overcome by an agent in which place cell and cue information are first processed by a feedforward nonlinear hidden layer with synapses to the actor and critic subject to temporal difference error-modulated plasticity. Faster learning is obtained when the feedforward layer is replaced by a recurrent reservoir network.
• Abstract（参考訳）: 複数の報酬場所へのナビゲーションは、げっ歯類学習の研究にますます使われている。 深層強化学習エージェントはタスクを学習できることが示されているが、生物学的には不可能である。 生物学的にもっともらしい古典的俳優批判エージェントは、単一の報酬の場所への移動を学ぶことが示されているが、生物学的にもっともらしいエージェントが複数のキュー・リワードの場所のタスクを学べるかどうかは不明である。 本研究では,1つの報酬位置への移動を学習し,報酬位置のずれに適応するが,複数の関連ナビゲーションを学習できない古典的エージェントのバージョンを示す。 この制限は、時間差誤差変調塑性を受けるアクター及び批評家にシナプスを付与したフィードフォワード非線形隠蔽層により、位置セルとキュー情報を最初に処理するエージェントによって克服される。 フィードフォワード層がリカレントリザーバネットワークに置き換えられると、より高速な学習が得られる。

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