skyさんからのコメントSugrue論文に関するスレッドにskyさんからコメントをいただきました:20060412。ありがとうございます。読者の方の目に触れやすくするために以下に転載させていただきました。論文にリンクできるところに関しましてはリンクをつけておきました。Herrnstein関連への言及のあるwebサイトを紹介しておきます:マッチング行動のメカニズム一般対応法則と意思決定論(pdf)行動経済学と実験経済学(pdf)さて、それではここからskyさんのコメント:調べ物をしていたら、このサイトにヒットしました。近年、私が行っていた話題を、こんなところで議論されていたのか、と思って驚いています。あの頃、気付いていれば、議論に参加できたのに、と思っています。対する評価をここで、追加しておこうと思います。ついて彼らのモデルは、状態変数がないQ-leaningをシナプス学習則で実現するモデルとなっており、選択比と強化比の関係は課題と学習パラメータに依存します。実現するモデルでもMeliorationでもありません。再現しているかのように見せています。私は彼らのモデルをQ-leaning及びその亜種をシナプス学習則で実現するモデルとして評価しています。何の関係もありません。して、一般則を提案しています。区別できる課題ではないことはmmrlさんに指摘されている通りです。Behaviorを出させている印象を与えています。区別できるパラメータはありますが、最適行動がランダム選択でない点は上記課題と共通です。支持する結果を出しています。依存して、P(r|a)=f_a(N_a)と決める課題です。報酬確率は直前一定期間の選択頻度に応じて変化します。平均獲得報酬は選択頻度のみに依存し、Localな選択順序に依りません。成り立つ選択頻度を自由に設定できます。議論するのに適した素晴らしい課題だと思います。この課題を使っているのを目にしません。最近でもMatchingを議論するのに皆、なぜか並列VI-VIを使いがちですが、上述のようにあまり適した課題ではありません。皆さん、Vaughan課題を使いましょう。