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J-GLOBAL ID：201902250422212012   整理番号：19A2125147

モデルベースおよびモデルフリーの疼痛回避学習【JST・京大機械翻訳】

Model-based and model-free pain avoidance learning

著者 (8件)： Wang Oliver (Department of Neural Computation for Decision-making, Advanced Telecommunications Research Institute International, Kyoto, Japan) ,  Wang Oliver (Department of Biology, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Lee Sang Wan (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea) ,  O’Doherty John (Division of the Humanities and Social Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Seymour Ben (Department of Neural Computation for Decision-making, Advanced Telecommunications Research Institute International, Kyoto, Japan) ,  Seymour Ben (Computational and Biological Learning Laboratory, Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Seymour Ben (Center for Information and Neural Networks, National Institute for Information and Communications Technology, Osaka, Japan) ,  Yoshida Wako (Department of Neural Computation for Decision-making, Advanced Telecommunications Research Institute International, Kyoto, Japan)
資料名： Brain and Neuroscience Advances  (Brain and Neuroscience Advances)
巻： 2  ページ： 2398212818772964  発行年： 2018年 
JST資料番号： W5147A  ISSN： 2398-2128  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:報酬学習は2つの異なる意思決定制御システムによって支えられるという良好な証拠があるが,認知的モデルベースと習慣ベースの「モデルフリー」システムでは,punishment回避のための同等の識別は非常に明確ではない。【方法】著者らは,推定モデルベースおよびモデルフリー処理に関する差別的強調を置いた疼痛回避タスクを実装し,報酬ベース意思決定のために最近開発されたパラダイムおよびモデリングアプローチを反映した。被験者は,異なる量の確率的疼痛結果を伴う2段階意思決定作業を行った。結果の配信は,各試行の開始時に署名された規則に対して時々偶発的であり,結果の評価の形式をエミュレートした。結果:行動データは,結果がルールに依存しない場合,より単純なモデルフリー学習戦略に好ましい混合戦略を用いる傾向があることを示した。さらに,データは2つの制御装置間の動的遷移モデルによって良く記述された。報酬に基づくタスク(スキャナの文脈でテストされた)からのデータと比較すると,回避は不確実性の変化の面でモデルフリーとモデルベースシステムの間を切り替えるための被験者に対して有意に大きな傾向を含むことを観察した。結論:著者らの研究は,疼痛回避の二重システムモデルを示唆するが,おそらく報酬ベース意思決定よりも動的に柔軟性がある。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *疼痛 ,  モデリング ,  制御系 ,  *学習 ,  不確実性 ,  柔軟性 ,  システムモデル ,  *モデル ,  走査装置 ,  意思決定 ,  制御装置 ,  エミュレーション
準シソーラス用語： 被験者 ,  差別 ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意思決定 ,  疼痛回避 ,  強化学習 ,  不確実性

分類 (3件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  心理学一般  (AE01000T)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデルベース ,  モデル ,  疼痛 ,  回避学習