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【2h】

Predictive representations can link model-based reinforcement learning to model-free mechanisms.

机译：预测表示可以将基于模型的强化学习与无模型机制联系起来。

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Evan M Russek; Ida Momennejad; Matthew M Botvinick; Samuel J Gershman; Nathaniel D Daw;
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年度 2017
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1. Predictive representations can link model-based reinforcement learning to model-free mechanisms [J] . Evan M. Russek, Ida Momennejad, Matthew M. Botvinick, PLoS Computational Biology . 2017,第9期

机译：预测表示可以将基于模型的强化学习与无模型机制联系起来
2. The "Proactive" Model of Learning: Integrative Framework for Model-Free and Model-Based Reinforcement Learning Utilizing the Associative Learning-Based Proactive Brain Concept [J] . Zsuga Judit, Biro Klara, Papp Csaba, Behavioral neuroscience . 2016,第1期

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3. Multifidelity Reinforcement Learning With Gaussian Processes: Model-Based and Model-Free Algorithms [J] . Suryan Varun, Gondhalekar Nahush, Tokekar Pratap IEEE Robotics & Automation Magazine . 2020,第2期

机译：高斯工艺的多程度强化学习：基于模型和无模型算法
4. EEG-based classification of learning strategies : Model-based and model-free reinforcement learning [C] . Dongjae Kim, Charles Weston, Sang Wan Lee 2018 6th International Conference on Brain-Computer Interface . 2018

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5. Understanding Model-Based Reinforcement Learning and its Application in Safe Reinforcement Learning [D] . Hu, Dingcheng . 2019

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6. Predictive representations can link model-based reinforcement learning to model-free mechanisms [O] . Evan M. Russek, Ida Momennejad, Matthew M. Botvinick, 2018

机译：预测表示可以将基于模型的强化学习与无模型机制联系起来
7. Task complexity interacts with state-space uncertainty in the arbitration process between model-based and model-free reinforcement-learning at both behavioral and neural levels [O] . Dongjae Kim, Geon Yeong Park, John P. O’Doherty, 2018

机译：任务复杂性与在行为和神经水平的模型和无模型加强学习之间的仲裁过程中的状态空间不确定性相互作用

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