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10_Wiki/Topics_Blog/Computational-Neuroscience-RL.md

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-# [[Computational-Neuroscience-RL]]
+# [[Computational-Neuroscience-RL|Computational-Neuroscience-RL]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "지능의 생물학적 뿌리: 뇌의 도파민 시스템이 어떻게 '보상 예측 오차'를 계산하여 유기체의 행동을 최적화하는지 수학적으로 분석하여, 인간의 학습 메커니즘과 AI 강화학습 알고리즘 사이의 연결 고리를 밝히는 학문."
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 - **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 보상을 넘어, 모델 기반(Model-based) 사고와 전전두엽(PFC)의 메타 학습 정책(Meta-learning)을 통해 AI 가 어떻게 인간처럼 적은 데이터로도 빠르게 일반화 정책을 수행하는지 연구하는 방향으로 진화 중임. (Generalization와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Reinforcement Learning (RL)]], [[Research-Framework]], Generalization, [[State-Space]], [[Sensitivity-Analysis]]
+- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[Research-Framework|Research-Framework]], Generalization, [[State-Space|State-Space]], [[Sensitivity-Analysis|Sensitivity-Analysis]]
 - **Key Concepts**: Basal ganglia, Dopamine, Reward Prediction Error (RPE).
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