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本研究では，ヒトがベイズ学習によって複数のパラメータを更新するさいの，更新の時間ダイナミクスを調査した．ベイズの定理は複数のパラメータを統合して更新する方法を示したものであるが，「パラメータをどのような順番で更新するか」は規定しない．このような更新順序や更新速度（情報が提示されてから更新するまでに要する時間）を時間ダイナミクスと呼び，これらを行動モデル解析とEEG解析によって明らかにした．本研究によって以下のことが示された．更新順序は，各パラメータの現在の学習結果がどれだけ確実であるか，つまり，学習の進捗度合いによって，適応的に決定される．更新は情報が呈示されてから約400ミリ秒後に完了する．
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