Deneme çözünürlüğünde davranışsal seçim deneylerinde deneğin stratejilerini izleme
Deneklerin karar verme ve öğrenmede kullandıkları stratejileri araştırmak, seçim stratejilerini deneme bazında izlemeyi gerektirir. Burada, Bayesian kanıt birikimini kullanarak, deneme çözümünde seçim stratejilerini izlemeye yönelik basit ama etkili bir olasılıksal yaklaşım sunuyoruz. Bu yaklaşımın hem başarılı öğrenmeyi hem de insanlar, insan olmayan primatlar, sıçanlar ve sentetik ajanlar tarafından gerçekleştirilen karar görevlerinde kullanılan keşif stratejilerini tanımladığını gösteriyoruz. Öğrenmenin klasik yaklaşımlar kullanılarak tahmin edilenden daha erken ve daha sık gerçekleştiğini görüyoruz. Ayrıca, genellikle tamamlayıcı olarak kabul edilen kazan-kal ve kaybet-kaybet stratejileri, hem yeni kuralları öğrenmeden hem de eski kurallardan uzaklaşmadan önce kaybet-kaybet stratejisinin benimsenmesiyle tutarlı bir şekilde bağımsız olarak kullanılır. Yaklaşımımız herhangi bir ayrık seçim stratejisine genişletilebilir ve düşük hesaplama maliyeti, gerçek zamanlı analiz ve kapalı döngü kontrolü için idealdir.
