解开多巴胺奥秘：深度剖析基于时间差分强化学习（TDRL）模型的关键考量

研究人员开展评估时间差分强化学习（TDRL）模型有效性的研究，发现评估时需明确模型关键方面及复杂度，有助于推动该领域发展。

　　近年来，基于时间差分强化学习（TDRL）的模型在解释中脑多巴胺（DA）神经元活动方面取得了显著成功。如今，评估这些模型假设的研究对于该领域的发展愈发关键。由于 TDRL 模型的多样性，评估其假设的研究应明确所测试的 TDRL 框架的特定定义性方面，最好是不同模型共有的方面。此外，对模型性能进行深入评估需要探索能合理反映相关行为表征和神经系统已知复杂性的状态空间和模型架构。本文讨论了几个例子，以说明这些考量的重要性。