Review for Reinforcement Learning
현재까지 강화학습 알고리즘은 매우 다양한 방면으로 발전해 왔다. 하지만 강화학습을 처음 공부하는 사람의 입장에서는 이런 알고리즘이 어떻게 얽혀있는지 감을 잡기 쉽지 않다. 그래서 강화학습과 관련된 논문을 읽을 때 이 알고리즘이 어떠한 방법론을 사용하는 알고리즘인지 스스로 감을 쉽게...
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Mastering Diverse Domains through World Models
범용적인 강화학습 알고리즘을 개발하는 것은 인공지능 분야의 오랜 도전 과제이다. 기존 강화학습 알고리즘들은 특정 과업에 대해 잘 작동하지만, 새로운 분야에 적용하기 위해서는 많은 인간 전문가의 개입과 실험이 필요하다. DreamerV3는 이러한 한계를 극복하고, 하나의 설정(con...
Linear reinforcement learning in planning, grid fields, and cognitive control
이 논문에서는 인간의 유연한 계획 능력과 반대로 비유연적인 습관적 행동을 설명하는 데 있어서, 과거 연산의 재사용(reuse of previous computation)이라는 개념을 중심으로 한 새로운 모델을 제안한다.
Successor Features for Transfer in Reinforcement Learning
이전의 ‘The hippocampus as a predictive map’ 논문에서도 SR에 관련된 내용을 다루었고, 이 논문에서도 그럴 것이다. 하지만 두 논문이 Successor feature/representation을 다루는 방식에는 약간의 차이가 있기에, 이 부분을 먼저 ...
Representational similarity analysis in neuroimaging: proxy vehicles and provisional representations
기능적 신경영상(fMRI)은 종종 “뇌에서 어떤 일이 일어나는지”만 보여줄 뿐, “어떻게 일어나는지”에 대한 정보를 제공하지 못한다는 비판을 받아왔다. 그러나 최근의 분석 기법들은 심리학에서 관심을 가지는 개념들에 대한 접근을 가능하게 만들고 있다. 저자는 뇌의 대규모 신경 표현 ...
Tools of the Trade Multivoxel pattern analysis in fMRI: a practical introduction for social and affective neuroscientists
기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터는 뇌의 각 지점(즉, 복셀)에서 시간별 혈중 산소 농도 의존 신호(BOLD signal) 값을 제공한다. 전통적인 단변량(univariate) 분석에서는 개별 복셀을 독립적으로 분석하거나 특정 뇌 영역 내 복셀의 신호를 평균하여 비교한다. 반면...
The hippocampus as a predictive map
이 논문의 해당 부분에서는 hippocampus(해마)의 기능을 기존의 인지 지도(cognitive map) 가설과 대비되는 예측 지도(predictive map) 가설을 강화학습(RL) 관점에서 설명하고 있다.