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Mathematical model development of emotion dimensions based on variation of uncertainty and its application to inverse problems

基于不确定性变化的情感维度数学模型建立及其在反问题中的应用

基本信息

批准号：
21H03528
负责人：
柳澤秀吉
金额：
$ 11.07万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2021年度に定式化した自由エネルギーFを用いた感情次元モデルを基礎として、音楽の様に時系列で観測する刺激を得る場合の動的な感情を説明するモデルへと拡張した。時刻t時点で観測を得た後に減少するFであるKL-divergence(KLD)と、時刻tに対してt-1時点におけるF減少量の期待値(predicted KLD; pKLD)との差が情報処理の流暢性を表し、快の感情（pleasure）をすとの仮説を、実験美学における流暢性理論との対応から提案した。先行研究で得られている音楽の和音進行に対するpleasureの統計学習モデルと、本研究で提案する流暢性モデルとの結果を比較したところ、pleasureに対して有意な相関を確認した。これにより、データによる学習モデルによらず、和音列に対する快感情を情報量から予測できることを示した。一方、認識や視点の切り替えによるAha体験を、ベイズモデルの事前分布の切り替えによるF減少量（KLD)としてモデル化し、F減少量の大きさが面白さ(interest）といった快感情を表すと考えた。そして、モデルパラメータがF減少量に与える影響を網羅的に明らかにした。これを検証するために、視覚刺激を用いたfMRIによるモデル予測の妥当性実験のパラダイムを構築した。カードマジックの映像を視覚刺激として、マジックの種を明かす際の感情反応を主観報告と脳計測する予備実験を行った。実験では、種のヒントの有無で予測誤差を操作し、Fの減少量との対応を評価した。結果から、モデル予測を支持する傾向が得られた。感情モデルの逆問題応用として、自動車形状の生成システムの開発と検証を行った。具体的には、自動車の現行モデルを基本形状とし、同形状との差をガウス曲率の生起確率および遷移確率を用いたKL情報量と美的好みの官能評価値がヴント曲線となることを確認した。

In 2021, the formula was changed to the free production mode, and the emotional dimension was changed to the basic mode, and the acoustic time series was changed to the stimulation mode. The difference between the predicted KLD (pKLD) and the predicted KLD (pKLD) at time t. The results of this study were compared with those of the previous study. This is the first time I've ever seen a person who's been in a relationship with someone who's been in a relationship with someone else. On the other hand, the amount of F reduction (KLD) in the prior distribution of view points and the amount of F reduction (interest) in the prior distribution of view points and the amount of F reduction (interest) in the prior distribution of view points are examined. The amount of F reduction and the impact of F reduction on the environment are discussed below. This is the first time that we've had a chance to test the validity of our findings. The main purpose of the project is to provide a visual stimulus, a visual stimulus and a visual stimulus. For example, if there is any error in the prediction, the amount of F reduction will be evaluated. The results show that the prediction is supported by a large number of factors. The inverse problem of emotion is applied to the development of automatic vehicle shape generation. The specific shape of the vehicle is the same as the shape of the vehicle. The difference between the curvature and the mobility is used to determine the information content and the functional evaluation.