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强化学习 (RL) 和脑机接口 (BCI) 在过去十年中经历了显着增长。随着人们对人机在环 (HITL) 的兴趣日益浓厚，将人类输入与 RL 算法相结合催生了交互式 RL 子领域。与此同时，BCI 领域长期以来一直对从神经活动中提取信息性脑信号以用于人机交互感兴趣。这两个领域之间的关键联系在于将神经活动解释为反馈，以便可以采用交互式 RL 方法。我们将这种新兴的反馈媒介称为内在反馈。尽管内在反馈能够自动甚至无意识地传达，但两个社区基本上都没有对这一关键环节进行适当的探索。因此，为了帮助促进更深入的理解和更有效的利用，我们提供了一个教程式的回顾，涵盖了内在反馈及其基础概念的动机、方法和未解决的问题。
面向具有内在反馈的交互式强化学习
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