論文のアブストラクトからタイトルを作ってください。
報酬のフィードバックから学習することは、生存には必須であるが、無数の選択オプションに極度に挑戦的になる可能性がある。本論文で、我々は、個々の特徴の学習報酬価値は、動的で多次元の環境において、選択オプションの報酬価値を推定するためのヒューリスティックを提供できることを提唱する。我々は、この特徴ベースの学習が、次元を削減できるとの理由だけでなく、学習の精度を損なうことなく適応性を増加させることができるとのより重要な理由で起こるという仮説を立てた。我々は、この仮説を実験的に検討し、動的な環境ではヒト被験者は、このアプローチが次元を削減しないときでさえ、特徴ベースの学習を採用することを見出している。静的な、低次元環境においてさえ、被験者は、どの程度正確に課題の価値が特徴価値を組み合わせることにより予測されうるかに依存して、最初に特徴ベースの学習を採用し、そして、次第に個々のオプションの学習報酬価値にスイッチしている。我々の計算モデルは、これらの結果を再現し、特徴及び課題の価値の平行学習に関して特徴価値をコードするニューロンの重要性を強調している。
特徴ベースの学習は、精度を損なうことなく適応性を改善する