| 講演名 | 2007/5/17 行動学習データの強化学習モデルによる解析とその応用(コミュニケーション支援及び一般) 銅谷 賢治, 鮫島 和行, |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Reinforcement learning is a theoretical framework for adaptive agents, including animals, humans, and robots, to acquire novel behaviors based on scalar reward signals. We developed a Bayesian framework for estimating the hidden variables and parameters of a reinforcement learning agent from the sequence of perception, action, and reward it experienced. Here we report how we applied the framework to data analyses of neuronal recording and functional brain imaging experiments, and discuss the potential use of the paradigm for understanding and assessment of human brain functions. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | reinforcement learning / Bayesian inference / meta-parameters / basal ganglia |
| 資料番号 | HCS2007-11,HIP2007-11 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
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| 開催期間 | 2007/5/17(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Human Communication Science (HCS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 行動学習データの強化学習モデルによる解析とその応用(コミュニケーション支援及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Behavioral Data Analysis by Reinforcement Learning Models |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / reinforcement learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 銅谷 賢治 / Kenji Doya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 沖縄科学技術大学院大学先行研究:ATR脳情報研究所 Okinawa Institute of Science and Technology:ATR Computational Neuroscience Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鮫島 和行 / Kazuyuki Samejima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 玉川大学 Tamagawa University |
| 発表年月日 | 2007/5/17 |
| 資料番号 | HCS2007-11,HIP2007-11 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 59 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | |