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2019 年度 実績報告書

逆強化学習法による「動物の行動戦略を制御する神経基盤」の同定

研究課題

研究課題/領域番号 16K16147
研究機関京都大学

研究代表者

本田 直樹  京都大学, 生命科学研究科, 准教授 (30515581)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2020-03-31
キーワード行動戦略 / 数理モデル / 機械学習
研究実績の概要

これまで動物の行動時系列データから行動戦略を解読する逆強化学習法を開発し、線虫温度走性へと適用することで、その有効性を示してきた。しかし、この手法は行動の背後にある戦略は一つであることを前提としており、複数の行動戦略を時間的に切り替えながら行動している動物への適用には問題があった。そこ本年度は複数の行動戦略とそれら切り替えタイミングを解読する逆強化学習法の開発を行い、実データへの応用を行った。その結果、培養温度に向かうゴール志向的戦略と等温線上を移動する保守的戦略をクリアに切り分けることに成功し、またそれぞれの戦略の際、移動の際の体の使い方が全く異なることを明らかにした。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (6件) (うち国際学会 4件、 招待講演 3件)

  • [学会発表] Deciphering animal behavioral strategy by inverse reinforcement learning2019

    • 著者名/発表者名
      Honda Naoki
    • 学会等名
      2019 A3 Workshop on Mathematical Life Science
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 逆強化学習による動物行動戦略の解読2019

    • 著者名/発表者名
      本田直樹
    • 学会等名
      生理研研究会2019 認知神経科学の先端「脳の理論から身体・世界へ」
  • [学会発表] 逆強化学習による「動物の行動戦略」のデータ駆動的解読2019

    • 著者名/発表者名
      本田直樹
    • 学会等名
      生物工学会
  • [学会発表] Identification of animal behavioral strategy by inverse reinforcement learning2019

    • 著者名/発表者名
      Honda Naoki
    • 学会等名
      International Conference of Systems Biology
    • 国際学会
  • [学会発表] Identification of animal behavioral and learning principles by inverse reinforcement learning.2019

    • 著者名/発表者名
      Honda Naoki
    • 学会等名
      NSI workshop 2019 ~Neural Mechanisms underlying Behavior~
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Inverse Reinforcement Learning and Active Inference in Gradient Sensing Behavior2019

    • 著者名/発表者名
      Honda Naoki
    • 学会等名
      Computational Principles in Active Perception and Reinforcement Learning in the Brain
    • 国際学会 / 招待講演

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公開日: 2021-01-27  

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