Обучение с подкреплением на основе модели иерархической темпоральной памяти

Канонир Георгий

Современные методы обучения с подкреплением имеют ряд ограничений, наложенных использующейся парадигмой искусственных нейронных сетей с точечной моделью нейрона. Использование последних достижений нейронаук в рамках теории интеллекта "The Thousand Brains Theory of Intelligence", а также применение модели машинного обучения “Иерархическая Темпоральная Память” (Hierarchical Temporal Memory, HTM), которая реализует некоторые аспекты данной теории, имеют потенциал как для развития уже устоявшихся методов обучения с подкреплением, так и для создания новых подходов решения этой задачи. Целью данной работы является выявление перспектив применения модели машинного обучения HTM в обучении с подкреплением.

Ключевые слова:биологически-правдоподобные методы машинного обучения, обучение с подкреплением, иерархическая темпоральная память.