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J-GLOBAL ID：201802223545937137   整理番号：18A0330721

確率的認識のための近似の種類:サンプリングと変分【Powered by NICT】

Types of approximation for probabilistic cognition: Sampling and variational

著者 (1件)： Sanborn Adam N. (Department of Psychology, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, United Kingdom)
資料名： Brain and Cognition  (Brain and Cognition)
巻： 112  ページ： 98-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1216A  ISSN： 0278-2626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知の確率モデルのための基本的な課題は,正しい解は限られた脳で近似されるかを確率的に,人間行動とミスマッチを説明するかを説明することである。この問題を解決するための新たな方法は,複雑な確率モデルで作動するための計算機科学と統計を開発したのと同じ近似アルゴリズムを使用することである。二種類の近似アルゴリズムがこの目的のために使用した:サンプリングアルゴリズム,重要度サンプリングとMarkov連鎖モンテカルロ,変分アルゴリズムのような,平均場近似と仮定密度フィルタリングである。Iは行動バイアスを説明することができるか,また,脳で実行されるか,アルゴリズムはどのように作用するかを概観し,本研究を簡単にレビューした。はこれら二種類の近似が脳と行動に適用されているか間に特徴的な差があり,これはこの方法が将来の研究に結合できるかを示している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタリング ,  計算機科学 ,  不整合 ,  Markov連鎖 ,  アルゴリズム ,  平均場近似 ,  モンテカルロ法 ,  人間行動 ,  確率モデル ,  バイアス ,  *変分法
準シソーラス用語： 重要度サンプリング ,  近似アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 確率的認知 ,  合理的プロセスモデル ,  サンプリング ,  変分近似

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  近似 ,  サンプリング ,  変分