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Aprendizaje modulado por recompensa basado en ruido

Created by
  • Haebom

Autor

Sí, nosotros García Fernández , Nasir Ahmad, Marcel van Gerven

Describir

Este artículo presenta una novedosa regla de aprendizaje basada en ruido que imita los mecanismos de los sistemas neuronales biológicos, que aprenden eficientemente de recompensas retrasadas y es aplicable incluso en entornos con recursos limitados o sistemas con componentes no diferenciables. Para abordar las limitaciones del aprendizaje hebb regulado por recompensa (RMHL) tradicional, que implica retrasos temporales y procesamiento jerárquico, proponemos un algoritmo que utiliza el error de predicción de recompensa como objetivo de optimización e incorpora una traza de elegibilidad para permitir la asignación retrospectiva de créditos. Este método utiliza únicamente información local y demuestra experimentalmente que supera a RMHL y alcanza un rendimiento comparable a la retropropagación (BP) en tareas de aprendizaje por refuerzo (tanto con recompensas inmediatas como retrasadas). Aunque su velocidad de convergencia es lenta, demuestra su aplicabilidad a sistemas adaptativos de bajo consumo, donde la eficiencia energética y la plausibilidad biológica son cruciales. Además, proporciona información sobre los mecanismos por los cuales las señales similares a la dopamina y la estocasticidad sináptica contribuyen al aprendizaje en redes biológicas.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Se presenta una regla de aprendizaje basada en ruido que es efectiva incluso para recompensas retrasadas.
Prueba de aplicabilidad en entornos con recursos limitados y sistemas no diferenciables
Avanzando en la comprensión de los mecanismos de aprendizaje en los circuitos neuronales biológicos
Sugiere aplicaciones potenciales para sistemas adaptativos de bajo consumo, especialmente aquellos donde la eficiencia energética y la plausibilidad biológica son importantes.
Proporciona información sobre el papel de la señalización similar a la dopamina y la estocasticidad sináptica.
Limitations:
Los experimentos se realizaron sólo en redes con estructuras simples.
Convergencia más lenta en comparación con el aprendizaje basado en retropropagación
La aplicabilidad a problemas complejos del mundo real requiere más estudios.
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