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@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, neuroscience, dopamine]
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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Neurobiology-of-Reward]]
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# [[Neurobiology-of-Reward|Neurobiology-of-Reward]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "예상치 못한 기쁨이 뇌를 깨운다: 도파민은 쾌락 그 자체가 아니라, '예측과 실제의 차이'를 이용해 미래의 행동을 최적화하는 학습 신호."
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@@ -28,6 +28,6 @@ last_reinforced: 2026-04-20
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- **정책 변화(RL Update)**: 현대의 중독 치료 RL 모델에서는 도파민 수용체의 민감도 저하(Tolerance)를 AI 에이전트의 'Learning Rate Decay' 혹은 'Reward Clipping' 오류에 비유하여 분석하며, 이를 예방하기 위한 알고리즘적 설계를 연구 중임.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: Reinforcement Learning, [[Dopamine]], Executive Function, Addiction Neurobiology, Temporal Difference Learning
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- **Related**: Reinforcement Learning, [[Dopamine|Dopamine]], Executive Function, Addiction Neurobiology, Temporal Difference Learning
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- **Modern Tech/Tools**: Optogenetics, In-vivo Microdialysis, fMRI.
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Reference in New Issue
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