Aprendizaje de tres factores

En neurociencia y aprendizaje automático, el aprendizaje de tres factores es la combinación de la plasticidad hebbiana con un tercer factor modulador para estabilizar y mejorar el aprendizaje sináptico. ^{[ 1 ]} Este tercer factor puede representar diversas señales como recompensa, castigo, error, sorpresa o novedad, a menudo implementadas a través de neuromoduladores . ^{[ 2 ]}

El aprendizaje de tres factores introduce el concepto de rastros de elegibilidad , que señalan las sinapsis para una posible modificación en espera de la llegada del tercer factor, y ayuda a la asignación de crédito temporal al cerrar la brecha entre la rápida activación neuronal y las escalas de tiempo conductuales más lentas, a partir de las cuales se puede realizar el aprendizaje. ^{[ 3 ]} La base biológica de las reglas de aprendizaje de tres factores ha sido respaldada por evidencia experimental. ^{[ 4 ] [ 2 ]} Este enfoque aborda la inestabilidad del aprendizaje hebbiano clásico al minimizar la autocorrelación y maximizar la correlación cruzada entre las entradas. ^{[ 1 ]}