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J-GLOBAL ID：201802270385768966   整理番号：18A1485355

時間における1エピソードの構築概念:海馬と概念形成【JST・京大機械翻訳】

Building concepts one episode at a time: The hippocampus and concept formation

著者 (6件)： Mack Michael L. (Department of Psychology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada) ,  Love Bradley C. (Experimental Psychology, University College London, London, UK) ,  Love Bradley C. (Alan Turing Institute, London, UK) ,  Preston Alison R. (Department of Psychology, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Preston Alison R. (Center for Learning and Memory, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Preston Alison R. (Department of Neuroscience, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA)
資料名： Neuroscience Letters  (Neuroscience Letters)
巻： 680  ページ： 31-38  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0118A  ISSN： 0304-3940  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 概念は著者らの経験を組織化し,新しい状況における意味のある推論を可能にする。新しい概念を得るためには,学習の数学モデルで定式化されたプロセスを複数の学習経験を通して規則性を抽出する必要がある。これらのモデルは,海馬に関連する機能の拡張レパートリーとともにますます整列している計算フレームワークを証明する。ここでは,記憶統合,注意バイアスおよび記憶ベース予測誤差を含む概念形成をサポートする海馬計算のための概念学習およびレビュー証拠における海馬機能のEpisodes-to-Concept(Epcon)理論モデルを提案した。著者らは,計算モデリングと洗練された神経画像処理を組み合わせた革新的なアプローチにより,概念学習における海馬の役割を直接評価する最近の研究に焦点を当てている。まとめると,本研究は海馬が個々のエピソードをコードするよりもはるかに多いことを示唆する;むしろ,それは,初期的に符号化されたエピソード記憶を,新しい挙動を駆動する組織化された概念的知識に適応的に変換する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 規則度 ,  *海馬 ,  数学モデル ,  モデル ,  定式化 ,  予測誤差
準シソーラス用語： エピソード記憶 ,  ニューロイメージング ,  計算モデル化 ,  理論モデル ,  概念学習 ,  *概念形成 ,  *エピソード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 海馬 ,  概念学習 ,  エピソード記憶 ,  注意 ,  予測誤差 ,  計算モデリング

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： エピソード ,  構築 ,  概念 ,  海馬 ,  概念形成