关于惩罚预测误差(punishment prediction error)的相关文献有哪些
时间: 2024-05-21 20:12:43 浏览: 9
关于惩罚预测误差的相关文献包括:
1. Montague PR, Berns GS (2002). Neural economics and the biological substrates of valuation. Neuron 36(2): 265-284.
2. Schultz W, Dayan P, Montague PR (1997). A neural substrate of prediction and reward. Science 275(5306): 1593-1599.
3. Tobler PN, Fiorillo CD, Schultz W (2005). Adaptive coding of reward value by dopamine neurons. Science 307(5715): 1642-1645.
4. Friston KJ (2013). Life as we know it. Journal of the Royal Society Interface 10(86): 20130475.
5. Sutton RS, Barto AG (1998). Reinforcement learning: An introduction. MIT Press.
相关问题
惩罚函数法matlab
惩罚函数法(Punishment Function Method, 简称PFM)在MATLAB中主要用于求解优化问题,特别是那些带有约束条件的非线性规划问题。这种方法通常用于解决那些标准优化算法难以处理的复杂问题,比如不连续、非光滑或非凸的函数。
在MATLAB中,可以使用`fmincon`函数结合自定义的惩罚函数来实现惩罚函数法。`fmincon`函数是专门用来解决带有约束的最优化问题,它允许用户提供一个目标函数和一组约束条件。
以下是一个简单的惩罚函数法在MATLAB中的使用示例:
```matlab
% 假设我们有一个目标函数f(x)和一些约束条件A*x <= b
x0 = % 初始猜测的解向量
A = ...; % 约束矩阵
b = ...; % 约束向量
% 定义目标函数和约束函数
fun = @(x) f(x); % 目标函数
nonlcon = @(x) A*x - b; % 约束函数
% 定义惩罚函数,通常形式为 Hessian matrix * (violation)^p, 其中violation是约束的违背程度
penalty_function = @(x,lambda) sum(lambda .* max(0,nonlcon(x)));
% 设置选项,如惩罚项的权重lambda和惩罚指数p
options = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','interior-point','Display','iter');
% 调用fmincon并传递惩罚函数
[x, fval, exitflag] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], A, b, [], options, penalty_function);
% 检查优化结果
if exitflag == 0
fprintf('Optimization successful. Final solution: x = \n%s\n', num2str(x));
else
fprintf('Optimization terminated with exit flag %d.\n', exitflag);
end
```
关键词:正强化、负强化、正惩罚、负惩罚、消退
正强化(Positive Reinforcement)是指通过奖励或者增加愉悦感来增加某种行为的发生频率。比如,夸奖一个孩子做得好,可以让他更愿意再次做类似的事情。
负强化(Negative Reinforcement)是指通过消除或减轻不愉快的刺激来增加某种行为的发生频率。比如,如果一个人遵守交通规则就能避免被罚款,那么他就会更倾向于遵守交通规则。
正惩罚(Positive Punishment)是指通过施加惩罚来减少某种行为的发生频率。比如,如果一个孩子打破了花瓶,他可能会被罚站一段时间,这样就能减少他打破东西的行为。
负惩罚(Negative Punishment)是指通过撤销奖励或者惩罚来减少某种行为的发生频率。比如,如果一个孩子不听话,他可能会被禁止看电视,这样就能减少他不听话的行为。
消退(Extinction)是指通过停止奖励或惩罚,从而减少某种行为的发生频率。比如,如果一个孩子发现他不再因为做某事而受到奖励或者惩罚,那么他就不会再继续做这件事情。