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計算論的神経科学

科目
計算論的神経科学
区分
知能情報システム学科科目群
授業コード
14718
開設セメスター
7S
曜日・時限
春 金/34
単位数
2単位
担当者名
酒井 裕
授業の概要
人や動物の脳は、膨大な情報の中から重要な情報を効率的に抽出し、適切に意思決定するように、経験を通して学習する能力を持っている。現存するコンピュータには、到底実現できない能力である。知覚や行動における様々な興味深い現象を紐解きながら、その脳内メカニズムを探る。
到達目標
知覚や行動におけるいくつかの現象と、その背後にある数理的メカニズムを理解する。
授業計画
テーマ
内容
授業を受けるにあたって
第1回目
意思決定と動物行動 より多くの報酬を得るために動物がどのように行動を選択しているか解説
第2回目
マッチング行動の数理的記述 選択課題で動物が示すマッチング法則とその数理的解釈について解説
第3回目
強化学習(状態なし) 報酬最大化するような意思決定を獲得するモデルの解説
第4回目
マッチング法則と報酬最大化の関係 動物がマッチング法則を示す理由を解説
第5回目
報酬最大化の方法 状態あり強化学習と情報源依存マッチング法則を元に報酬最大化の方法を解説
第6回目
中間テスト
第7回目
中間テストの解説
第8回目
多義図形の知覚多義図形の知覚とその遷移時間がガンマ分布に従うことを解説
第9回目
ガンマ分布の性質ガンマ分布の数学的表記とその性質を解説
第10回目
多義図形知覚の遷移多義図形知覚の遷移の数理的背景を解説
第11回目
曖昧図形の知覚1曖昧図形に気付くまでの時間が対数正規分布に従うことを解説
第12回目
曖昧図形の知覚2その対数正規分布のパラメータが直線上に載ることを解説
第13回目
対数正規分布の性質対数正規分布の数学的表記とその性質を解説
第14回目
期末テスト
第15回目
期末テストの解説

教科書
なし/必要に応じてプリント配布
参考文献
講義時に指示
成績評価方法
各回の演習の取組み姿勢と中間および期末のテストで評価
そのほか受講者への指示/メッセージ
単に受身で出席しているのではなく、自分で考えながら積極的に参加する姿勢を期待する.

更新日:01/11/2007
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