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J-GLOBAL ID：201802243564255165   整理番号：18A0783239

適応報酬学習における学習速度の関数【JST・京大機械翻訳】

Functions of Learning Rate in Adaptive Reward Learning

著者 (7件)： Wu Xi (Department of Computer Science, Chengdu University of Information Technology) ,  Wang Ting (Department of Computer Science, Chengdu University of Information Technology) ,  Liu Chang (College of Information Science and Engineering, Chengdu University) ,  Wu Tao (Department of Computer Science, Chengdu University of Information Technology) ,  Jiang Jiefeng (Department of Psychology, Stanford University) ,  Zhou Dong (Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University) ,  Zhou Jiliu (Department of Computer Science, Chengdu University of Information Technology)
資料名： Frontiers in Human Neuroscience (Web)  (Frontiers in Human Neuroscience (Web))
巻： 11  ページ： 592  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7072A  ISSN： 1662-5161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重要な認知機能として,学習は予測誤差(学習と世界状態からの予測の間の矛盾)を適用して,将来の予測を調整する。予測誤差がこの調整にどのように影響するかは学習速度に依存する。学習速度に対する理解は,(1)他の因子によりどのように調節されるか,(2)学習速度が学習を更新するための予測誤差と相互作用するかの特定の機構に関して,まだ制限されている。これらの問題を調べるために,計算モデリングと機能的磁気共鳴イメージングを適用した。著者らは,人間の参加者が報酬学習タスクを実行したとき,報酬の大きさが学習速度を調整することを見出した。変調強度は,被験者間の高い対低い報酬後の行動の差をさらに予測した。さらに,画像の結果は,この変調が脳領域に反映されていることを示した。そこでは,報酬フィードバックも,内側前頭前野(MFC),prec骨および後部帯状皮質のような符号化されている。さらに,最初に,著者らは,学習速度と報酬予測誤差の統合がMFC活動において表現されることを観察した。これらの知見は,予測更新の連鎖反応においてそれがどのように機能するかを示すことにより,適応学習の理解を拡張する。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  モデリング ,  予測誤差 ,  フィードバック ,  *学習 ,  相互作用 ,  符号化 ,  画像
準シソーラス用語： 適応学習 ,  内側前頭前野 ,  脳領域 ,  被験者 ,  機能的MRI ,  認知機能 ,  *学習速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応学習 ,  Bayesモデリング ,  fMRI ,  学習速度 ,  報酬

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  報酬 ,  学習 ,  学習速度 ,  関数