서지주요정보
Reinforcement learning task design using reinforcement learning models = 강화 학습 모델을 사용한 강화 학습 실험 설계에 대한 연구
서명 / 저자 Reinforcement learning task design using reinforcement learning models = 강화 학습 모델을 사용한 강화 학습 실험 설계에 대한 연구 / Jae-Hoon Shin.
저자명 Shin, Jae-Hoon ; 신재훈
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
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8035684

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MBIS 20010

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초록정보

Recent studies have suggested various computational models of human reinforcement learning , but task design for these studies is often difficult, due to the complexity of human reinforcement learning and high individual variability. Furthermore, unlike animal studies, human studies lack brain stimulation methodologies, thus impeding the investigation of the computational mechanisms underlying reinforcement learning. In this thesis, I propose an algorithm, called a task controller , for improving learned task design, using interaction with a standard computational model of human reinforcement learning. The model-based fMRI analysis, involving 21 human subjects, showed that the learned task design has the potential to guide the neural activity of the targeted brain regions.

최근에 많은 연구들은 인간의 강화학습에 대한 다양한 계산 모델들을 제시해주고 있다. 하지만 여전히 인간의 강화학습 연구를 위한 실험 설계는 사람의 강화학습의 복잡성과 개인간의 차이 때문에 연구자들에게 많은 문제를 안겨주었다. 또한, 인간에대한 강화학습 연구는 동물 실험과 달리 특정 뇌 영역을 조정하는 방법이 흔하지 않아 계산 모델과 뇌의 생리적 기작을 연구하는데 한계를 부여하고 있다. 본 학위논문에서는 인간의 강화 학습 모델과 기계 학습을 조합하여 다양한 실험 목적에 맞는 효과적인 실험 설계를 도출하고, 해당 설계를 통해 뇌의 특이적 구역 활성 패턴을 원하는 상태로 유도하는 알고리즘을 제안한다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MBIS 20010
형태사항 iv, 41 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 신재훈
지도교수의 영문표기 : Sangwan Lee
지도교수의 한글표기 : 이상완
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과,
서지주기 References : p. 38-39
주제 reinforcement learning
machine learning
state prediction error
absolute prediction error
brain activity control
강화 학습
기계 학습
상태 예측 오류
절대 보상 예측 오류
뇌 활동 조절
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