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从神经机制到智能算法：奖励预测误差动态编码与脑启发Q学习算法的深度剖析
一、引言
1.1研究背景与意义
在大脑的学习与决策过程中，奖励预测误差（RewardPredictionError，RPE）扮演着核心角色。大脑通过预测未来的奖励，并将实际获得的奖励与预测值进行比较，产生奖励预测误差信号。这一信号不仅是调整行为策略的关键依据，还在神经可塑性和学习记忆的形成中发挥着重要作用。多巴胺作为一种重要的神经递质，被认为是奖励预测误差的神经化学载体，其释放水平与奖励预测误差密切相关。当实际奖励高于预期时，多巴胺神经元会释放更多的多巴胺，编码正的奖励预测误差；反之，当实际奖励低于预期时，多巴胺的
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