RNN模拟动物的复杂行为

每天一个AI知识-0608

RNN模拟动物的复杂行为

​​循环神经网络（RNN）是一种时间序列模型，常用来模拟动物的行为。然而，当这些行为比较复杂时，RNN的模拟精度会显著降低。来自纽约大学的研究者发表在《自然·机器智能》杂志上的一篇论文表明，如果将动物的复杂行为拆解成简单行为的组合，并用简单行为对RNN进行预训练，就可以实现对复杂行为的模拟。作者通过这一方法模拟了老鼠在奖励信号的激励下产生的自主行为，展示了该方法对复杂行为的建模能力。

资料来源：https://www.nature.com/articles/s42256-025-01029-3

参考文献：Hocker, D., Constantinople, C.M. & Savin, C. Compositional pretraining improves computational efficiency and matches animal behaviour on complex tasks. Nat Mach Intell7, 689–702 (2025).