Integration of computational and statistical models for elucidating mental processes from behavioral data

整合计算和统计模型,从行为数据中阐明心理过程

基本信息

  • 批准号:
    18K03173
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-04-01 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Pseudo-Learning Rate Modulation by the Forgetting of Action Value when Environmental Volatility Changes
环境波动变化时忘记动作值的伪学习率调节
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Oshima;S. & Katahira;K.
  • 通讯作者:
    K.
計算論的精神医学
计算精神病学
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    国里 愛彦;片平 健太郎;沖村 宰;山下 祐一
  • 通讯作者:
    山下 祐一
行動データの計算論モデリングと認知行動療法への貢献の可能性
行为数据的计算模型及其对认知行为治疗的潜在贡献
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ikeda;Mitsuho;片平 健太郎
  • 通讯作者:
    片平 健太郎
Retrospective surprise: A computational component for active inference
回顾性惊喜:主动推理的计算组件
Cognitive biases and perseverance in reinforcement learning: Does your current choice behavior depend on past “choice outcome” or “choice <i>per se</i>” ?
强化学习中的认知偏差和坚持:您当前的选择行为是否取决于过去的“选择结果”或“选择本身”?
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Katahira Kentaro其他文献

合理的配慮の現在~高等教育機関をめぐって~
合理便利的现状〜关于高等教育机构〜
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Katahira Kentaro;Kimura Kenta;南谷和範
  • 通讯作者:
    南谷和範
「『古事記』の漢字表現――『日本書紀』との比較を通じて」
《古事记中的汉字表达:与《日本书纪》的比较》
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Oba Takeyuki;Katahira Kentaro;Ohira Hideki;髙岸輝;李媛・劉冠偉・池田証壽;SHIMIZU Kazuhiro;松浦年男;牧野和夫;馬場小百合;畑靖紀;河野貴美子;YAMASHITA Shoji;髙岸輝;馬場小百合
  • 通讯作者:
    馬場小百合
「ダーウィン、仏教、神――近代日本の進化論と宗教」
《达尔文、佛教和上帝:现代日本的进化论和宗教》
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Oba Takeyuki;Katahira Kentaro;Ohira Hideki;安武真隆;竹中真也;久保田浩;G. Clinton Godart
  • 通讯作者:
    G. Clinton Godart
人工知能・ロボットと生産性:サービス産業における新しい自動化技術の利用
人工智能、机器人和生产力:在服务行业中使用新的自动化技术
高時間解像度による映像提示が運動知覚に与える影響
高时间分辨率视频呈现对运动感知的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Toyama Asako;Katahira Kentaro;Ohira Hideki;中嶋豊・宮下優衣
  • 通讯作者:
    中嶋豊・宮下優衣

Katahira Kentaro的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Katahira Kentaro', 18)}}的其他基金

Evaluating and predicting psychiatric disorders by reduction of dynamic behavioral characteristics using computational models
使用计算模型通过减少动态行为特征来评估和预测精神疾病
  • 批准号:
    18KT0021
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
A computational framework for a novel approach to psychiatry, Research Domain Criteria (RDoC)
精神病学新方法的计算框架,研究领域标准(RDoC)
  • 批准号:
    15K12140
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

相似海外基金

Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
合作研究:CDS
  • 批准号:
    2347423
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Stochasticity and Resilience in Reinforcement Learning: From Single to Multiple Agents
职业:强化学习中的随机性和弹性:从单个智能体到多个智能体
  • 批准号:
    2339794
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Learning to Reason in Reinforcement Learning
在强化学习中学习推理
  • 批准号:
    DP240103278
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Discovery Projects
強化学習モデル・ネットワーク分析によるサイコパシーの情報処理メカニズムの解明
利用强化学习模型和网络分析阐明精神病态的信息处理机制
  • 批准号:
    24K16865
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
CAREER: Towards Real-world Reinforcement Learning
职业:走向现实世界的强化学习
  • 批准号:
    2339395
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Robust Reinforcement Learning Under Model Uncertainty: Algorithms and Fundamental Limits
职业:模型不确定性下的鲁棒强化学习:算法和基本限制
  • 批准号:
    2337375
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Optimizing Intelligent Vehicular Routing with Edge Computing through Multi-Agent Reinforcement Learning
通过多智能体强化学习利用边缘计算优化智能车辆路由
  • 批准号:
    24K14913
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
CAREER: Temporal Causal Reinforcement Learning and Control for Autonomous and Swarm Cyber-Physical Systems
职业:自治和群体网络物理系统的时间因果强化学习和控制
  • 批准号:
    2339774
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Federated Reinforcement Learning Empowered Point Cloud Video Streaming
联合强化学习赋能点云视频流
  • 批准号:
    24K14927
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
合作研究:CDS
  • 批准号:
    2347422
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了