Exploring Behavior via Neural Network Activations in Deep Reinforcement Learning Agents
conference-abstract
Resumen de congreso sobre la relación entre patrones de activación neuronal y componentes del comportamiento de agentes de aprendizaje por refuerzo profundo.
Recursos
Historial de publicación
Incluido en el programa de ICAI 2021 y publicado como resumen de congreso en la página 73 del CSCE 2021 Book of Abstracts. Los recursos enlazados contienen el resumen y el programa; no se ha localizado un manuscrito completo de acceso público a fecha del 8 de octubre de 2026.
Resumen
El resumen de congreso describe un análisis de agentes de aprendizaje por refuerzo profundo en entornos de control motor continuo. Relaciona la activación de neuronas individuales y grupos de neuronas con movimientos recurrentes durante la ejecución de tareas, examinando distintas arquitecturas, inicializaciones y dominios de control. El trabajo se inspira en estudios de poblaciones funcionales de neuronas de la corteza motora.
Cita
@inproceedings{lu2021exploringbehavior,
author = {Lu, Melanie and Meyes, Richard and Posada-Moreno, Andres-Felipe and Meisen, Tobias},
title = {Exploring Behavior via Neural Network Activations in Deep Reinforcement Learning Agents},
booktitle = {CSCE 2021 Book of Abstracts},
year = {2021},
pages = {73},
publisher = {American Council on Science and Education},
isbn = {1-60132-514-2},
note = {Conference abstract; ICAI 2021},
url = {https://www.american-cse.org/static/CSCE21%20book%20abstracts.pdf#page=73}
}