Decoding Covert Human Attention in Multidimensional Environments
이 논문은 Feature-based Reinforcement Learning 과 Serial Hypothesis Testing 모델을 기반으로 한 합성 데이터로 훈련된 순환 신경망을 통해, 복잡한 환경에서 관찰되지 않는 인간의 잠재적 주의를 80% 이상의 정확도로 해독하고 가치 기반 가설이 증거와 지속적으로 비교되는 새로운 주의 학습 메커니즘을 제안합니다.