研究課題
基盤研究(B)
本研究では、計算論的学習理論を基盤として、運動、思考、記憶といった脳機能に関する以下の事例研究を行う。運動:ロボット動作の規則を状態遷移機械として学習し、得られた状態遷移機械によってロボット動作をシミュレーションする。記憶:脳のワーキングメモリのニューラルネットモデルを構成し、現実に即した動作を行わせる。思考:カードゲームのプレイの戦略をモンテカルロ法によって学習し、報酬を最大化するアルゴリズムによってプレイする。これらの方法論の性質、効果を比較検討し、相互補完させることで、計算論的学習理論に基づく脳機能シミュレーションの方法論を確立する。
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