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人类学习世界内部模型，以支持复杂环境中的计划和概括。然而，尚不清楚如何在大脑中代表和学习这种内部模型。我们使用基于理论的增强学习来解决这个问题，这是一种基于模型的增强学习形式，其中模型是一种直观的理论。我们分析了来自人类参与者的fMRI数据，学习玩Atari风格的游戏。我们在前额叶皮层和额叶皮层，枕皮层和梭状回中的理论更新中发现了理论表示的证据。理论更新与理论表示的瞬时加强一致。理论更新期间的有效连通性表明，信息从前额叶理论编码区域流向后理论更新区域。一起，我们的结果与神经结构一致，在该神经体系结构中，自上而下的理论表示形式源于前额叶区域的视觉区域中的感觉预测，在该区域中，计算出符合理论预测错误并触发理论的自下而上的更新。
基于理论的强化学习的神经结构
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