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J-GLOBAL ID：201502217706341291   整理番号：15A0475288

意思決定の計算神経機構

著者 (2件)： 鮫島和行 (玉川大 脳科研) ,  鮫島和行 (玉川大 大学院脳科学研究科)
資料名： オペレーションズ・リサーチ
巻： 60  号： 4  ページ： 185-190  発行年： 2015年04月01日 
JST資料番号： F0251A  ISSN： 0030-3674  CODEN： OPREA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,脳を情報処理機械に見立てて理解する,神経科学における計算論的アプローチを解説する。特に,不確実な環境においてわれわれヒトを含む生物がどのように学習・適応していくのかを数理的にモデル化する強化学習の枠組みと,強化学習によって説明される大脳皮質と大脳基底核の神経回路の機能的役割についての研究動向を紹介する。計算論的神経科学が,動物の神経生理学的研究やヒトの脳の機能マップで得られるデータに対して,どのような解釈を与えるのかだけでなく,近年の脳神経操作手法における因果的な実証実験における数理モデルの有効性と展望について議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： *意思決定 ,  *強化学習 ,  *神経科学 ,  生理学 ,  計算機利用 ,  *ニューロコンピュータ ,  数学モデル ,  大脳基底核 ,  大脳皮質 ,  実証実験 ,  因果律 ,  神経回路網
準シソーラス用語： 神経生理学 ,  計算神経科学 ,  数理モデル ,  神経回路

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (14件)：

• D. Marr, Vision, MIT Press, 1982 (reprinted in 2010).
• G. E. Hinton, S. Osindero and Y. W. Teh, "A fast learning algorithm for deep belief nets," Neural Computation, 18, pp. 1527-1554, 2006.
• R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning An Introduction, MIT Press, 1998.
• N. Daw, Y. Niv and P. Dayan, "Uncertainty-based competition between prefrontal and dorsolateral striatal systems for behavioral control," Nature Neuroscience, 8, pp. 1704-1711, 2005.
• B. J. Knowlton, J. A. Mangels and L. R. Squire, "A neostriatal habit learning system in humans," Science, 273, pp. 1399-1402, 1996.

タイトルに関連する用語 (3件)： 意思決定 ,  計算 ,  神経機構