Loading...

Dynamics of the Brain Connectivity During Reinforcement Learning

Mohammadzadeh, Hamid | 2025

0 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 58375 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Karbalaei Aghajan, Hamid
  7. Abstract:
  8. Reinforcement learning is one of the core learning mechanisms in the brain, through which an agent continuously adjusts its behavioral policies based on environmental feedback to maximize long-term rewards. This process, deeply intertwined with the brain’s reward system, plays a central role in decision-making and behavioral adaptation. Disruptions in this mechanism can contribute to psychological disorders, most notably depression. Depression, characterized by reduced motivation, diminished sensitivity to reward, and impaired feedback processing, is closely linked to dysfunctions in reinforcement learning. In this study, we investigated neurophysiological differences in reinforcement learning between healthy individuals and those with depression by recording EEG signals during a probabilistic learning task. A range of analytical techniques was employed, including event-related potential (ERP) analysis, spectral power examination in theta and beta frequency bands, and directed connectivity analysis using dPLI. The results revealed that the learning process was associated with distinct temporal-frequency dynamics, particularly in the theta band, as well as modulations in ERP components such as P50 and N100 across different learning stages. In the depression group, reduced theta power following negative feedback, increased N100 amplitude in the late learning phase, and weakened connectivity between prefrontal and parietal regions were observed, suggesting impaired cortical regulation of feedback processing. The outcome of the result analysis clearly highlighted these differences in both temporal and spatial aspects of neural activity and network organization, emphasizing the association between theta-band dynamics and behavioral performance across groups. These findings not only reinforce the critical role of cortical networks in reinforcement learning but also provide a novel perspective on depression as a dysfunction in reward and feedback processing systems
  9. Keywords:
  10. Reinforcement Learning ; Brain Reward Circuit ; Depressive Disorder ; Functional Connectivity ; Electroencphalogram Signal ; Event Related Potential (ERP)

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • سابقه‌ کارهای انجام شده و اهمیت مسئله
    • نوآوری‌های پژوهش
    • ساختار پایان‌نامه
  • یادگیری تقویتی
    • مدل‌ رفتاری و الگوریتم یادگیری
      • مدل‌ها و الگوریتم‌های معروف
      • عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
    • مبانی عصبی یادگیری تقویتی
    • اختلال افسردگی عمده
      • نقایص مرتبط با اختلال افسردگی عمده در تکالیف یادگیری تقویتی
      • جمع بندی
  • معرفی داده‌ها و روش شناسی
    • معرفی مجموعه دادگان
      • افراد شرکت کننده در پژوهش
      • معرفی تکلیف یادگیری احتمالاتی
    • معرفی روش‌های پردازشی
      • معیارهای رفتاری
      • پیش‌پردازش
      • پردازش‌های مبتنی بر تک کانال
      • پردازش‌های مبتنی بر اتصالات کارکردی
      • روش تحلیل پویا
      • تشکیل گراف
      • تست‌های آماری
      • روش‌های به کار گرفته شده در این پژوهش
  • نتایج
    • داده‌های رفتاری
    • پردازش‌های تک متغیره
      • پتانسیل وابسته به رویداد
      • تحلیل‌های توانی
    • اتصالات مغزی
  • بحث و بررسی نتایج
    • کاهش معنادار مولفه‌ی «P50» در گروه افسرده
    • افزایش معنادار دامنه مولفه N100 در انتهای یادگیری نسبت به ابتدا
    • کاهش توان تتا پس از بازخورد منفی در انتهای مرحله یادگیری و ثابت ماندن آن پس از بازخورد مثبت
    • همگامی فعالیت‌های باند بتا با فاصله اندک پس از پدیداری بازخورد و رویداد پاسخ
    • الگوی ارتباطی در دو جهت مخالف پس از پدیداری بازخوردها و تحریک در پنجره‌های متوالی
    • توصیفات پیشنهادی ارتباط میان نواحی میان‌پیشانی و آهیانه‌ای
    • توصیفات پیشنهادی ارتباط میان نواحی میان‌پیشانی و پیش‌پیشانی
    • محدودیت‌ها و پیشنهادات
  • مراجع
  • واژه‌نامه
  • attachment6.pdf
    • Drawing5
      • Page-1
...see more