マッチング則に従う意思決定の履歴依存性における指数フィルタ特性を説明するシナプス学習則
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概要
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報酬を伴う行動選択を繰り返す意思決定において,ヒトや動物は"過去にある選択肢から得た報酬の割合と,その選択肢を選んだ回数の割合が等しくなる"というマッチング則をほぼ満たす意思決定行動を取ることが知られている.マッチング則は過去の報酬と現在の選択の関係性を記述した法則であり,実際に脳で行われている情報処理の機構を解明する際の一つの道標となっている.マッチング則に従う際の行動選択の過去の報酬に対する依存性は,行動実験の結果から指数フィルタで記述されることが示されている.本研究は採餌タスクの神経回路モデルを用いたシミュレーションを通して,バウンド付きの報酬修飾型ヘブ学習則がそのような指数フィルタ特性を生み出すことを示す.また,行動実験によって観測されているマッチング則からのずれ(アンダーマッチング)もバウンド付きシナプスによって説明できることを示す.
- 2011-02-28
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
齋藤 大
東大院新領域
-
片平 健太郎
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
岡ノ谷 一夫
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
岡ノ谷 一夫
理研脳総研:jst Erato
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
片平 健太郎
Jst Erato:理研脳総研:東大院新領域
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
Okanoya K
Chiba Univ. Chiba Jpn
-
Kazuo Okanoya
Laboratory For Biolinguistics Riken Brain Science Institute (bsi) Saitama Japan.
-
Kazuo Okanoya
Brain Science Institute Riken|japan Science Technology Agency Erato Okanoya Emotional Information Pr
-
Okanoya Kazuo
Laboratory For Biolinguistics Riken Brain Science Institute
-
Okanoya Kazuo
Riken Brain Science Institute
-
岡ノ谷 一夫
理研:jst Erato
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
齋藤 大
東京大学大学院新領域創成科学研究科
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