Variabilität im Reinforcement Learning während des Menstruationszyklus
Variabilität im dopaminabhängigen modellbasierten und modellfreien Reinforcement Learning während des Menstruationszyklus
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Entscheidungen geschehen auf Basis verschiedener Lernstrategien, sie können aus vorheriger Belohnung resultieren, Erlerntes aus der Vergangenheit widerspiegeln oder auf möglichen Zielen in der Zukunft beruhen. Beim Reinforcement learning werden auf Grundlage von negativem oder positivem Feedback Entscheidungen getroffen. Mehrere Studien konnten bereits zeigen, dass Entscheidungs- und Lernverhalten durch die zyklusbedingten Hormonschwankungen und der damit zusammenhängenden Dopamin-Freisetzung beeinflusst wird. Während des Menstruationszyklus kommt es, durch die erhöhte Freisetzung des Ste...
Entscheidungen geschehen auf Basis verschiedener Lernstrategien, sie können aus vorheriger Belohnung resultieren, Erlerntes aus der Vergangenheit widerspiegeln oder auf möglichen Zielen in der Zukunft beruhen. Beim Reinforcement learning werden auf Grundlage von negativem oder positivem Feedback Entscheidungen getroffen. Mehrere Studien konnten bereits zeigen, dass Entscheidungs- und Lernverhalten durch die zyklusbedingten Hormonschwankungen und der damit zusammenhängenden Dopamin-Freisetzung beeinflusst wird. Während des Menstruationszyklus kommt es, durch die erhöhte Freisetzung des Steroidhormons Östradiol, in der späten Follikelphase (LF) vermutlich zu einem Anstieg der Dopamin-Konzentration, im Gegensatz zum Zyklusbeginn (EF). Durch die erhöhte Östradiol-Konzentration in der LF und dem damit einhergehenden erhöhten Dopamin-Spiegel im Körper, sollten die Probandinnen impulsiver sein, besser über Belohnung und schlechter über Bestrafung lernen. In der EF wird der gegensätzliche Effekt erwartet. Ziel war es herauszuarbeiten, wie sich das Reinforcement Learning und die damit verbundenen Lernstrategien des modellfreien und modellbasierten Lernens während des Zyklus verändern.
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