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Publications associées (9)

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Novelty is not surprise: Human exploratory and adaptive behavior in sequential decision-making

Wulfram Gerstner, Marco Philipp Lehmann, Michael Herzog, He Xu, Alireza Modirshanechi

Classic reinforcement learning (RL) theories cannot explain human behavior in the absence of external reward or when the environment changes. Here, we employ a deep sequential decision-making paradigm with sparse reward and abrupt environmental changes. To ...

2021

Neural Correlates of Reinforcement Learning: eligibility trace, reward prediction error, novelty and surprise

In reinforcement learning (RL), an agent makes sequential decisions to maximise the reward it can obtain from an environment. During learning, the actual and expected outcomes are compared to tell whether a decision was good or bad. The difference between ...

EPFL2020

One-shot learning and behavioral eligibility traces in sequential decision making

Wulfram Gerstner, Marco Philipp Lehmann, Michael Herzog, Vasiliki Liakoni, Kerstin Preuschoff, He Xu

In many daily tasks, we make multiple decisions before reaching a goal. In order to learn such sequences of decisions, a mechanism to link earlier actions to later reward is necessary. Reinforcement learning (RL) theory suggests two classes of algorithms s ...

2019