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本文旨在实现三个目标。首先，我提出了一种宏观经济学中有限理性的新模型。该模型来自成功学习执行许多重要的类似人类任务的算法家族。它几乎没有对代理施加任何功能限制。其次，我试图阐明随着时间的推移学习决策规则的问题，这与经济学传统上关注的大多数学习不同。第三，由于政策功能是内生形成的并且取决于代理的过去，因此开发的模型使我能够研究不完美决策和异质经验之间的反馈。我关注的是储蓄错误与收入和财富经验之间的反馈。这种反馈可能对经济产生重要影响，但在文献中几乎没有引起关注。
神经网络经济：从异构经验中学习
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