論文のアブストラクトからタイトルを作ってください。
報酬フィードバックから学習することは生存に不可欠だが、無数の選択肢があって非常に困難になることがある。ここで我々は、個々の特性の報酬価値の学習によって、動的多次元環境における選択肢の報酬価値推定に関するヒューリスティックが得られることを提案する。我々は、この特性ベース学習が起こるのは、次元を減らすことができるからだけでなく、より重要なこととして、学習の精度を損なうことなく適応性を増すことができるからであるという仮説を立てる。我々は、この仮説を実験によって検証し、動的環境においては、このアプローチによって次元が減少しない場合でも、被験者は特性ベース学習を採用することを見出した。静的低次元環境でも、被験者はまず特性ベース学習を採用し、特性価値を組み合わせてどれだけ正確にオブジェクトの価値を予測できるかに応じて、徐々に個々の選択肢の報酬価値の学習に切り替える。我々の計算モデルはこれらの結果を再現し、特性とオブジェクトの価値の並列学習に対する、特性価値をコーディングするニューロンの重要性を明らかにする。
特性ベース学習は、精度を損なうことなく適応性を改善する