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による学習は、生存には不可欠であるが、選択肢があまりに多い場合には非常に困難となる可能性がある。著者らは今回、個々の特徴の報酬値を学習すると、動的で多次元的な環境では選択肢の報酬値を推定するための経験則となることを提唱する。著者らは、この特徴量型学習は次元性を減らすことができるからという理由だけで行われるのではなく、学習精度を損なうことなく適応性を高めることができるという理由のほうが重要であると仮説を立てる。実験によりこの仮説を検証した結果、動的な環境ではヒト被験者は次元性を減らさない場合でも特徴量型学習を採用することが明らかになった。静的な低次元の環境でも、被験者は最初は特徴量型学習を採用したが、特徴値を組み合わせることで対象の価値をどの程度正確に予測できるかに応じて、個々の選択肢の報酬値の学習へと徐々に移行した。著者らのコンピュータモデルでは、今回の結果を再現することができ、特徴と対象の値の並列学習には特徴値をコードするニューロンが重要であることが明確になった。
特徴量型学習は精度を損なうことなく適応性を向上させる