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10_Wiki/Topics_GD/Computational Neuroscience of Reinforcement Learning.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** 실제 생물학적 뉴런의 활동과 강화학습 알고리즘(예: Q-Learning) 간의 상관관계를 모델링하여 학습의 생물학적 하드웨어 원리를 파악하는 패턴.
 - **세부 내용:**
-    - **[[Reward Prediction Error]] (RPE):** 도파민 뉴런이 보상 자체가 아닌, '기대와 실제 보상의 차이'에 반응한다는 사실을 TD 에러 모델로 증명.
+    - **[[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]] (RPE):** 도파민 뉴런이 보상 자체가 아닌, '기대와 실제 보상의 차이'에 반응한다는 사실을 TD 에러 모델로 증명.
     - **Basal Ganglia Modeling:** 뇌의 기저핵이 가치 함수를 저장하고 행동 선택을 수행하는 액터-크리틱(Actor-Critic) 구조와 유사함을 분석.
-    - **[[Exploration vs Exploitation]]:** 전전두엽과 줄무늬체 간의 상호작용을 통해 미지의 보상을 탐색할지, 기존 보상을 취할지 결정하는 메커니즘 수치화.
+    - **[[Exploration vs Exploitation|Exploration vs Exploitation]]:** 전전두엽과 줄무늬체 간의 상호작용을 통해 미지의 보상을 탐색할지, 기존 보상을 취할지 결정하는 메커니즘 수치화.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 단순 조건 반사(Pavlovian) 모델에서 현대의 정교한 예측 부호화(Predictive Coding) 및 계층적 RL 모델로 확장.