時系列の逐次処理によって対称性(刺激等価性)の学習を行うニューラルネットワークモデル
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概要
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「ある刺激(A)と対応する別の刺激(B)を選択する」という行動を強化する訓練によって刺激間の関係を学習した場合,人間はBの提示によってAを選択する.これを対称性の成立という.この,学習時の時間軸を逆転する学習をほとんどの動物は行うことが出来ない.本研究では,時系列学習と概念獲得を組み合わせたニューラルネットワークモデルを構築し,時系列学習のみでは行うことのできない対称性の学習が,概念の獲得が行えるように拡張することで可能になることを示した.この結果は,対称性が,概念の獲得を行うための情報処理の結果行われているということを示唆している.
- 2010-03-02
著者
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岡田 浩之
玉川大学工学部
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岡田 浩之
Rwcp新機能富士通研究室
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岡田 浩之
玉川大学脳科学研究所
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岡田 浩之
玉川大 工
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内田 淳
玉川大学大学院工学研究科
-
岡田 浩之
東海大学理学部情報数理学科
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岡田 浩之
東海大学理学部
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