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J-GLOBAL ID:201002230308413274   整理番号:10A0433354

時系列の逐次処理によって対称性(刺激等価性)の学習を行うニューラルネットワークモデル

Neural Network Model for Sequential Learning of Time-series can Learn the Stimulus Equivalence
著者 (2件):
資料名:
巻: 109  号: 461(NC2009 87-175)  ページ: 473-478  発行年: 2010年03月02日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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「ある刺激(A)と対応する別の刺激(B)を選択する」という行動を強化する訓練によって刺激間の関係を学習した場合,人間はBの提示によってAを選択する。これを対称性の成立という。この,学習時の時間軸を逆転する学習をほとんどの動物は行うことが出来ない。本研究では,時系列学習と概念獲得を組み合わせたニューラルネットワークモデルを構築し,時系列学習のみでは行うことのできない対称性の学習が,概念の獲得が行えるように拡張することで可能になることを示した。この結果は,対称性が,概念の獲得を行うための情報処理の結果行われているということを示唆している。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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その他の情報処理  ,  人工知能 
引用文献 (11件):

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