1.4 大脑情感学习模型的特点

大脑情感学习模型比传统的人工神经网络具有更好的仿生性，并且结构简单，计算复杂度低，运算速度快。因此，大脑情感学习模型不仅在模仿生物智能行为上表现出了良好的自适应性能，而且可以克服传统人工神经网络计算复杂度高、训练时间长的缺点，可以作为数据分析的有力工具。

大脑情感学习模型采用的是基于奖励信号的强化学习方法，而关于奖励信号的设定规则，目前尚没有统一的规定。尽管研究者们根据实际应用设计了不同的奖励信号，但这些奖励信号只能在特定应用场合取得一定的效果，缺乏通用性。因此，大脑情感学习模型还有很大的改进空间。