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関連する概念動画

Observational Learning01:12

Observational Learning

Albert Bandura's observational learning, also known as imitation or modeling, occurs when a person observes and imitates another's behavior. It is a quicker process than operant conditioning. A well-known example is the Bobo doll study, where children who saw an adult acting aggressively towards the doll were more likely to act aggressively when left alone, compared to those who observed a nonaggressive adult. Many psychologists view observational learning as a form of latent learning because...
Avoidance Learning and Learned Helplessness01:14

Avoidance Learning and Learned Helplessness

Avoidance learning and learned helplessness are critical concepts in understanding behavioral responses to negative stimuli.
Avoidance learning occurs when an organism learns that a specific behavior can prevent an unpleasant outcome. For example, a student who receives a bad grade may start studying harder to avoid future poor grades. This behavior persists even when the negative outcome is no longer present. Avoidance learning is powerful because it maintains behavior in the absence of the...
Hindsight Biases01:12

Hindsight Biases

Hindsight bias leads you to believe that the event you just experienced was predictable, even though it really wasn’t. In other words, you knew all along that things would turn out the way they did. Can you relate this to the phrase "Hindsight is 20/20" now?
Associative Learning01:27

Associative Learning

Associative learning is a fundamental concept in behavioral psychology, wherein a connection is established between two stimuli or events, leading to a learned response. This process is critical in understanding how behaviors are acquired and modified. Conditioning, the mechanism through which associations are formed, can be divided into two main types: classical conditioning and operant conditioning, each elucidating different aspects of associative learning.
Classical conditioning, also known...
Cognitive Learning01:21

Cognitive Learning

Cognitive learning is based on purposive behavior, incidental learning, and insight learning.
E. C. Tolman's theory of purposive behavior emphasizes that much behavior is goal-directed. He argued that to understand behavior, we must look at the entire sequence of actions leading to a goal. For instance, high school students study hard, not just due to past reinforcement but also to achieve the goal of getting into a good college.
Tolman introduced the idea that behavior is influenced by...
Neural Regulation01:37

Neural Regulation

Digestion begins with a cephalic phase that prepares the digestive system to receive food. When our brain processes visual or olfactory information about food, it triggers impulses in the cranial nerves innervating the salivary glands and stomach to prepare for food.

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Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

後悔駆動ニューラルネットワークによる人間のインタラクティブ学習の予測

Davide Marchiori1, Massimo Warglien

  • 1Interdepartmental Center for Research Training in Economics and Management (CIFREM), University of Trento, Italy.

Science (New York, N.Y.)
|February 23, 2008
PubMed
まとめ

ゲームにおける人間のインタラクティブな学習をモデル化したニューラルネットワークは,行動を正確に予測します. 後悔に基づくフィードバックは,予測を大幅に改善し,社会的学習のダイナミクスを理解するための伝統的な経済モデルを上回る.

科学分野:

  • コグニティブ・サイエンス コグニティブ・サイエンス
  • 神経科学は神経科学である.
  • ゲーム理論はゲーム理論である.

背景:

  • 社会的文脈における人間の学習は本質的にインタラクティブであり,個人の学習は他者の同時学習によって影響を受けます.
  • ゲームは,インタラクティブな意思決定シナリオの標準モデルとして機能します.
  • インタラクティブな学習の理解と予測は,社会的文脈において極めて重要です.

研究 の 目的:

  • 繰り返されるゲーム環境における人間のインタラクティブ学習のモデリングと予測におけるニューラルネットワークの有効性を調査する.
  • これらのモデルの予測精度に対する後悔に基づくフィードバックの影響を評価する.
  • 既定の経済モデルに対する後悔ベースのニューラルネットワークモデルのパフォーマンスを比較する.

主な方法:

  • 学習プロセスをシミュレートするために設計された単純なニューラルネットワークを利用した.
  • 学習ネットワークに後悔に基づくフィードバックメカニズムを組み込みました.
  • ユニークな混合戦略のバランスを特徴とする21の多様なゲームでモデルをテストしました.
  • モデル予測を,実験環境で観察された人間の行動と比較した.

主要な成果:

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Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

  • 後悔に基づくフィードバックを持つ基本的なニューラルネットワークでさえ,繰り返されたゲームにおける人間の行動を正確に予測しました.
  • 後悔をフィードバックメカニズムに含めることで,ニューラルネットワークの予測性能が大幅に改善されました.
  • 後悔に基づくモデルは,従来の経済モデルと比較して優れた予測能力を示した.

結論:

  • ニューラルネットワークは,特に後悔に基づくフィードバックを組み込む場合,人間のインタラクティブな学習をモデル化するための強力なツールを提供します.
  • 後悔は,社会的学習の重要な要因であり,コンピューティングモデルによって効果的に捉えることができます.
  • これらの発見は,インタラクティブな意思決定とソーシャル・ラーニングの理解をコンピューティングのアプローチを通じて進めるための有望な方向性を示唆しています.