強化学習に基づく推論・思考のモデル化 : ウィスコンシンカードソーティングテストを対象として
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概要
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人間は規則性のある物事に対してある規則を仮定して物事を決定する。そして, 規則の正誤を判断し, 誤っているなら他の規則を仮定する。人間はこのような思考の過程を辿り規則を発見していく。このような思考のモデルをニューラルネットワークを用いて実現すこのモデル構築のための題材として, Wisconsin card sorting testを取り上げる。本稿では, 被験者実験で新修正Wisconsin card sorting test (NMWCST)に用いられる評価法を用い, NMWCSTの評価値の指標を収集し, この指標を用いて強化学習による推論・思考のモデル化を行なう。そして, 被験者実験結果を再現するパラメータ求め, 健常者と前頭葉損傷者についてどのパラメータに相違がでるかについて検討する。
- 1999-03-18
著者
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