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強化学習による思考・推論のモデル化

使用强化学习建模思维和推理

基本信息

批准号：
11145233
负责人：
石川眞澄
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

高次脳機能のシステム的理解のため、思考・推論などの高次処理の対象として、Wisconsin Card Sorting Test(WCST)を取り上げる。平成11年度は第一に、前頭葉損傷患者のデータを入手した。第二に、ワークステーション上に構築した新修正WCST用被験者実験システムをWCST用に変更した。第三に、この実験システムを用いて30人の被験者に対して被験者実験を行なった。第四に、構築済みのWCSTの思考・推論モデルを改良し、いわゆるハイパーパラメータを推定することによりモデルの最適化を行った。WCSTでは被験者は正誤のみが教えられる。従って正答が得られた場合にはこれを強化し、逆に誤答が得られた場合にはこれを弱めるという最も単純な強化学習を用いた。連続正答達成カテゴリー数、Milner型保続性誤り数、Nelson型保続性誤り数などの診断に利用されているさまざまな指標値がモデルのそれと合致するよう、モデルに含まれる3種類のハイパーパラメータ(正答時の学習率、誤答時の学習率、繰り返し学習回数上限)を最適化した。ここでの実験サンプル数は、正常者30人、無症候性脳梗塞患者38人、パーキンソン患者48人、アルツハイマー患者7人である。正常者の場合のハイパーパラメータとして、正答時および誤答時の学習率(56.8,51.7)、パーキンソン患者の場合には、(27.0,19.0)アルツハイマー患者の場合には、(3.00,2.32)が得られた。前頭葉損傷患者の学習率が小さいことが、過去の規則あるいは誤回答にとらわれて誤りが多くなる一因であることが示唆される。これにより、正常被験者と無症候性脳梗塞患者、パーキンソン患者、アルツハイマー患者の各カテゴリーのハイパーパラメータ値をグループ化し、人間の類型化が行える。またこれにより、規則発見が得意な人と不得意な人の相違がどこにあるのか、規則発見が効率化するための方策などに関する知見が得られるものと考えている。

The Wisconsin Card Sorting Test(WCST) is selected for the purpose of understanding, thinking, reasoning, and high-order processing. Heisei 11 years ago, the first time, the head lobe injury patients started Second, the WCST system was modified to construct a new WCST system. The third is to use the 30-person system to control the operation of the system. Fourth, the construction of WCST thinking, inference, improvement, estimation, optimization WCST In case of positive answer, it is necessary to strengthen it, and in case of negative answer, it is necessary to strengthen it. In the diagnosis of continuous positive response, Milner-type retention error and Nelson retention error, the index values of three types of positive response (learning rate in positive response, learning rate in error response, and upper limit of learning cycle) are optimized. 30 patients were normal, 38 patients were asymptomatic, 48 patients were asymptomatic, and 7 patients were asymptomatic. The learning rate of normal cases was (56.8, 51.7), the learning rate of normal cases was (27.0, 19.0), the learning rate of normal cases was (3.00, 2.32), and the learning rate of normal cases was (56.8, 51.7). The learning rate of patients with anterior lobe injury is small, and the past rules are wrong. In this case, normal patients, patients without symptomatic infarction, patients with acute myocardial infarction, patients with acute myocardial infarction, and patients with acute myocardial infarction are classified into different categories. The rules of the game are different from the rules of the game.