提出了一种结合阻断和竞争效应的多输入操作性条件反射神经网络，能够同时处理多个刺激，并在复杂环境中实现高效学习。
孙军伟 · Yi, Yue · Wang, Yingcong · 王延峰
IEEE Transactions on Industrial Informatics 2024
网络结构支持多个输入同时参与学习，解决了传统电路只能处理单一刺激的问题。
在存在多个刺激时，网络能够表现出阻断和遮蔽效应，优先学习与奖励关联更强的刺激，提高学习效率。
引入自适应学习机制，即使在奖励稀疏的环境下也能维持有效学习。
网络包含经验记忆和基于经验的决策机制，能够根据历史经验优化后续行为选择。