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J-GLOBAL ID：201802283809685505   整理番号：18A1648120

偽造推論は意思決定におけるプライアの学習の基礎となる【JST・京大機械翻訳】

Counterfactual Reasoning Underlies the Learning of Priors in Decision Making

著者 (7件)： Zylberberg Ariel (Department of Neuroscience, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA) ,  Zylberberg Ariel (Howard Hughes Medical Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA) ,  Wolpert Daniel M. (Department of Neuroscience, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA) ,  Wolpert Daniel M. (Computational and Biological Learning Laboratory, Department of Engineering, Cambridge University, Cambridge CB2 1PZ, UK) ,  Shadlen Michael N. (Department of Neuroscience, Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA) ,  Shadlen Michael N. (Howard Hughes Medical Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA) ,  Shadlen Michael N. (Kavli Institute, Columbia University, New York, NY 10027, USA)
資料名： Neuron  (Neuron)
巻： 99  号： 5  ページ： 1083-1097.e6  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0649A  ISSN： 0896-6273  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： 正確な決定は,事前確率(例えば,罹患率またはベース率)の知識を必要とするが,教師なしで事前確率がどのように学習されるかは不明である。著者らは,人間が,フィードバックなしでさえ,決定を決定する経験からベース速度を学習できると仮定した。参加者は動的ランダムドット運動の方向に関する困難な決定を行った。15-42試行のブロックを横断して,左または右に有利なベース率を変化させた。参加者はベース率または選択精度については情報を得なかったが,それらはそれらの選択を徐々にバイアスし,それによりそれらの決定における精度と信頼性を増加させた。それらは,各決定後のベースレートの知識を更新することにより,これを達成した。これは,中立事前をシミュレートする信頼性の事実上の表現を用いる。この戦略は信念のBayes更新と一致しており,人間が事前の進化的信念を組み込んだ真の信頼性を表すことを示唆し,それにより事前に割引することができる。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： *意思決定 ,  事前確率 ,  信頼性
準シソーラス用語： *改竄 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 偽造 ,  推論 ,  意思決定 ,  学習 ,  基礎