高斯扩散模型matlab代码-Kalman-TD-Model:该程序使用Python允许Kalman-TD模型拟合模拟的行为数据

高斯扩散模型matlab代码 该程序使用Python，可以使Kalman-TD模型适合模拟的行为数据。 Matlab中的初始代码基于哈佛大学心理学系和脑科学中心的Samuel Gershman的先前工作。 在他的论文中介绍了该模型，该模型描述了一个包含贝叶斯和强化学习理论的联想学习框架。 有关详细信息，请通过与我联系。 目录 什么是Kalman-TD模型 联想学习理论 学习能力对于动物的生存至关重要。 最近的两个概念使我们对这种学习的发生方式有了更好的理解。 两种理论都可以看作是对开创性Rescorla-Wagner的概括，但是它们是基于关于学习任务的目标和不确定性表示的不同假设而得出的。 代理使用贝叶斯原理估计关联的强度并跟踪其不确定性，并由卡尔曼滤波器（KF）体现。 KF了解预期立即奖励的后验分布 代理人使用强化学习（RL）原理来学习长期累积的未来奖励，并以时间差异（TD）表示。 TD了解预期的未来累积奖励的单一价值 统一模型 这两个理论模型可以以Kalman-TD模型的形式组合在一起。 该实时模型表示权重的分布，而不是点估计。 这与一种更规范的方法是一致的，因为我们可以相信理想的