コードしているのではない」という結論に達する可能性も考えられます。ニューロンの活動が相関していないことは直接は示していませんが。相関しているかを検証しています。使って推定されています。相関しているはずです。発火頻度を切り離したという議論がどこまで成り立つのか、あるいは、どういう形で成り立つのか、という点に疑問が残ります。相関して変動しているように見えるところもあります。発火頻度と相関しているのかも知れません(単なる読み過ぎの可能性も大ですが。関係をはっきりさせる上で重要だと思います。その点が私にはまだはっきりつかみきれていない点でもあります。コードするニューロンが混在している可能性も考えられ、ふたつの論文は、その中の両極端のものを見ている可能性も考えられます。お互いの解析を両方のデータを使ってやって比べてみるということが必要ではないかと思います。相関した変化と、報酬量の変化に伴う相関との度合いを比べてみると、全体像がもう少し分かるのではないかと思います。活動変動を引き起こす可能性も考えられます。示し方が不十分なので、そのあたりをきっちりやればもっと何が起こっているかが良く分かったのではないかと少し残念に思います。uchida以上です。ありがとうございます。編集過程で間違いが混入していたらお知らせください。ひきつづき私もコメントを書く予定です。Gouldああ、uchida師匠!ついに僕の尊敬する人々がこの日記に集結することに・・・離れた場所にいる、こんな豪華なメンバーで議論がなされているとは、blogの一つの理想型を見ているように思います。見逃せなくなりました。pooneilさん、実のないコメントで申し訳ありません。したら、僕もここの議論に少しでもお役に立てるようになります。mmrluchidaさん、ご無沙汰しております。2004は同じ領域からまったく違う細胞を記録したことになるというご指摘、すばらしい。連動するような形で入っているから、これはゲームと同じ。valueを変化させる。matchingで得られる解と同じという計算には、目からうろこが落ちました。taskを用意するかしないとわからない。変動の両方の課題を行って神経細胞がどっちに相関を持つのかを特定すればよい。Glimcherはダメ。SugrueのようにVI-VIで量を変動させるのが最も近道でしょうか?と、uchidaさんの話を繰り返しまとめただけで、私はなんのコメントにもなっていませんね。mmrlさん、重複分を削除しておきました。システム変更のためにお手数かけてしまい、恐縮です。uchida見当違いで袋叩きにあうかと思っていましたが、少し安心しました。モデルがどれだけ似ているものかという点です。globalにはそれほど変動しないことを見落とした、という結論になる可能性も考えられます。matchingをうまく説明できるという点を考えると上の可能性はあまりあたらない気もします。Dorrisの強化学習アルゴリズムがglobalに動くとしたらそもそもdesirabilityと呼ばれているものは何なのかという疑問が出てきます。さんが詳しそうですね。コメントを頂ければ大変嬉しいです。した方がすっきり行くのではないかと思います。連動するような形で入っているから、これはゲームと同じ。incomeを変化させる。matchingで得られる解と同じという計算には、目からうろこが落ちました。」ところで、これだけ議論されてもますます面白い、そういう論文が書いてみたいですね。上がる」これがmmrlさんの意図したものと違っていれば申し訳ありません。typeは書き込みのときにJavaScriptを使っているのでw3mやlynxでは書き込めないんですよね。w3mで読むときはいかがでしょうか。Lynxではとりあえずメインページは読めるようなのですが過去ログを見るのに不便があるようです。task,..''の意味についてですが、強化学習では系列をなした一連の行動の後に報酬が与えられ、その系列行動を強化するような学習も含むと言うことだと思います。このような問題では、choiceした後の直近の報酬のみではなく、将来にわたって得られる報酬の合計を最大化するようにchoiceをしなければならない。2004等)のタスクを使わないと、こういった将来の報酬に関する活動は見れません。Glimcherにしても、得られる報酬の量や確率が1回のchoiceのみに依存して決まっている。taskなのだと思います。強化学習モデルとSugrueが使ったモデルの本質的な違いはなにか?強化学習モデルと言ってもいくつかの学習モデルが考えられ一概には言えないのですが、重要な点は単位時間に得られる総報酬を最大化しようとするのが強化学習モデルであって、Sugrueが使っているのは単なるMatchingの変形版に過ぎないので、必ずしも総報酬が最大になるとは限らない。言っているように、動物の行動を説明するのにたいした違いはないっていってますね。開き直ってますが、おいおい、おめーさん心理学じゃなくて神経科学やってんじゃねーのか!と突っ込みたくなります。Dawの言うreturnと同じものだと思えばこのままでよい。各行動をしたときに得られる報酬の確率の意味で書いています。下がれば同様に下がりますから、内田さんの言うのもまた正しい。厳密なことがいえるような計算をいまちょっとしてますので、お待ちください。強化学習モデルによるゲーム課題とVI-VIでの報酬確率の変動の関係は、定性的には同質であることは直前のコメントで述べましたが、厳密には違うはずで、どこがどのように同じでまた違うかは検討を要します。こちらも時間をください。uchidaryasudaさん、mmrlさん素晴らしいコメントありがとうございます。直感的な思考ではなく、実際に数式やsimulationで考えないと良く分からないところも多いですね。いう意味だとは気付いていませんでした。言っていますが、たとえば、木の実が熟すというようなことを考えれば、一回食べ尽くしても、時間が経つうちにまた訪れてみる価値が上がるという「奥の深い」現象ですね。視点からもおもしろい現象です。生物が得意とするべく進化してきた、そういう背景もありそうです。人々がどういう意味で強化学習という言葉を使っているかは勉強したいと思います。続報も楽しみにしています。私ももう少し詳細を考え直してみます。pooneilお返事滞っていて申し訳ありません。mmrlさん、消えた図の件ですけど、直しておきました。6/31というありえない日のエントリだったもんでいじってる過程で消えてしまったようでした。pooneil私のコメントは新しいエントリに書きました。1/10のところをご覧ください。このエントリも長くなってきたのでコメントは新しいほうに書いていただいたほうが埋もれないかと思いますのでよろしくお願いします。Tehovnikによるレビュー。Dobelleがやっているような人工視覚の応用と大いに関連があるからです。Dobelleに関しては稿を改めていつか語りましょう。primateがどのようにして応答するかを調べた一連の仕事についてまとめています。はじめに彼がやったのは、二つの刺激刺激を出して刺激の出現時間を変えてやることでどちらの視覚刺激を選択するかを操作してやり、microstimulationによって選択がどうバイアスされるかを調べたもの。decisionと似たようなもので、そんなに面白くはない。重要なのはmicrostimulationによるphospheneを視覚刺激とどのくらい混同して、microstimulation単独の条件でphospheneへサッケードするかどうか、というあたりであって、そのへんに関するタスクのデザインが重要なのだと思うのだけれど、タスクとしてはしょぼい。この人はmicrostimulation屋さんなのです。すくなくともいまのところ。この人がいまのところいちばん得意としているのは、microstimulationのパラメータを調節していかにカラムレベル以下の小さな領域を刺激できるようにしているか、というあたりで、ここにかんして参考にすべきかと思われます。Newsomeの実験なんかでも1秒間とかmicrostimulationしっぱなしだったりして、いったいどこが刺激されているか(MTの方向カラムどころかMT外まで繋がるネットワークを刺激している可能性がある)さっぱりわかりません。MooreやGrazianoなんかあたりでも該当することでしょう。Tehovnikはfineですよ。刺激の効果を片目からの入力だけに限局するのに成功してたりする。columnの片方のほうだけを刺激しているといえるようなデータを持っているのです。microstimulationとをつなげる...ああもう誰かやってるんだろうなあ。Schiller@MITと連名で論文を出す前からMITには所属しているみたい。responses.")だけど。Neuroscienceに出しつづけてレビューをJNPに出すというものすごく渋い仕事ぶり。見ている人はちゃんと見ている、ということでもあるのだけれど。あけましておめでとうございますあけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。現在実家に帰っております(いるはずです)。このエントリは投稿日の指定機能を使って公開してみました。書いたらうまくいかないでやんの。いうわけであらためてあけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。5でこのサイトを見たらいろいろひどい。H1タグがアホみたいに大きいし、過去ログの選択だけ字体が行書になってるんです。子供たちと近くの川沿いの大きな公園に行って凧揚げをしました。凧揚げをする息子はなかなかコツがわからないようですぐにあきらめて他の遊具で遊びだしたので私がやってみました。風が強いのですぐに揚がります。凧と太陽が重なってサイケデリック。ま、自然が一番サイケデリックであるなんてのは当たり前なのだけれども。雲の複雑な形とか、葉っぱのすべて落ちた木の枝振りとか。もって、だんだん凧揚げの感覚を思い出してきます、凧の動きを見ながら凧の周りで吹いているだろう風を感じて、凧糸一本でそれに最小限の介入をする、凧は地面とほとんど垂直になるくらいに揚がって、風に対する抗力よりは揚力の方が優勢になったのを感じます。小学校の時に叔父さんの手製の凧を持参した凧揚げ大会で同じ河原(そのころはいまのような綺麗に整備された公園ではなくて、本当に堤防の内側の河原だった)で誰よりも高く凧を上げることが出来たことを誇らしく思い出してみたりして。しているのを見て息子がまたやりたくなったようなので、今度は息子が揚げている横でいろいろコツを教えてみます。無駄に走らないとか、糸が弛んだときだけ凧糸を引くとか、さかさまになって落ちてきても凧糸が弛んでいなければ凧が自分で体勢を立て直すから平気、とか。最後のコツは息子が気に入ったようすで、わざと凧が落ちてくるぎりぎりまでもっていってから急上昇させるような技を開発して「つばめ返し」と命名するまでに。そのうち息子は放っておいても凧揚げが出来るようになってきたので、今度は娘と揚がっている凧の影を追っかけて遊びます。小さいのでしょうがないのだけれど。私の父親(子供たちのおじいちゃん)も自作した飛行機(バルサと発泡スチロール製)をいっしょうけんめい調整してました。私も持参した論文を読む事もなく、凧揚げが面白くなってきた息子とけっきょく1時間半付き合うことに。そんな正月でした(<-まだ終わってない)。いうわけで久しぶりにつれづれと。