Neues RL-Modell nutzt Gehirn-Strategien für bessere Generalisierung
Ein neues Forschungsprojekt zeigt, wie neuronale Planungsmechanismen des menschlichen Gehirns in Reinforcement‑Learning‑Agenten integriert werden können, um die Generalisierung auf unbekannte Umgebungen zu verbessern. Die Autoren stellen fest, dass herkömmliche RL‑Systeme bei realen Aufgaben oft versagen, weil sie sich zu stark an die Trainingsbedingungen anpassen.
