研究者
J-GLOBAL ID:201301085533584230   更新日: 2024年09月21日

片平 健太郎

Katahira Kentaro
所属機関・部署:
職名: 主任研究員
研究キーワード (3件): 計算論的精神医学 ,  強化学習 ,  行動の計算論モデリング
競争的資金等の研究課題 (16件):
  • 2024 - 2029 高精度で簡便なBrain-Machine Interface適性データベース
  • 2023 - 2028 運動習慣の改善に向けたモバイルヘルスケアシステムの最適化
  • 2023 - 2028 集合的意思決定のメカニズム:計算モデルによる集合知発生条件の解明
  • 2022 - 2025 正答のない意思決定を導く制約条件間の関連:認知と神経の数理モデルを併用した検討
  • 2021 - 2025 内受容感覚の予測的処理を基盤とした感情と意思決定の創発メカニズムの探求
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論文 (72件):
  • Hidezo Suganuma, Aoi Naito, Kentaro Katahira, Tatsuya Kameda. It’s time to stand on my own feet: When to stop social learning from a predecessor in a laboratory information-foraging task. 2024
  • Kentaro Katahira, Takeyuki Oba, Asako Toyama. Does the reliability of computational models truly improve with hierarchical modeling? Some recommendations and considerations for the assessment of model parameter reliability. Psychonomic Bulletin & Review. 2024
  • Takeyuki Oba, Keisuke Takano, Kentaro Katahira, Kenta Kimura. Revisiting the Transtheoretical Model for Physical Activity: A Large-Scale Cross-Sectional Study on Japanese-Speaking Adults. Annals of behavioral medicine : a publication of the Society of Behavioral Medicine. 2024. 58. 3. 167-178
  • Takeyuki Oba, Keisuke Takano, Kentaro Katahira, Kenta Kimura. Use Patterns of Smartphone Apps and Wearable Devices Supporting Physical Activity and Exercise: Large-Scale Cross-Sectional Survey. JMIR mHealth and uHealth. 2023. 11. e49148
  • Asako Toyama, Kentaro Katahira, Yoshihiko Kunisato. Examinations of Biases by Model Misspecification and Parameter Reliability of Reinforcement Learning Models. Computational Brain & Behavior. 2023
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MISC (2件):
  • 山下 祐一, 片平 健太郎. 研究領域基準(RDoC)は有効か? 計算モデルによる精神医学研究ストラテジー評価方法の提案. 精神神経学雑誌. 2017. 2017特別号. S604-S604
  • 片平 健太郎, 西川 淳, 岡ノ谷 一夫, 岡田 真人. 隠れマルコフモデルの変分ベイズ学習による神経活動パターンの抽出(一般(ベイズ法など),脳インタフェースの技術と応用,一般). 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング. 2007. 107. 263. 7-12
書籍 (2件):
  • 計算論的精神医学-情報処理過程から読み解く精神障害-
    勁草書房 2019 ISBN:9784326251315
  • 行動データの計算論モデリング- 強化学習モデルを例として-
    オーム社 2018 ISBN:9784274222610
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