分析的手法と構成論的手法

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認知ロボティクスの講義

• 分析的手法
  • 理解したい対象を観察・分析する
  • ex: 心理学, 認知神経科学など
    • 人間の応答とか、脳の反応とかを計測する
• 構成論的手法 #構成論
  • 実際にシステムを作って動かしてみる方法
  • ex: 計算論的神経科学, 認知ロボティクス

    認知ロボティクス

    認知ロボティクスの講義 + でいうと、 作った知能のモデルを人間に入れることはできないので、 をロボットで作って 関連分野 ...

    1/3/2023

    など
    • 人間の知能/認知を再現するモデルを作って、試す
    • ニューラルネットワーク

      ニューラルネットワーク

      基本の回帰モデルを表すと↑になる これの層を増やしたり、間のユニットを増やすことで学習 各矢印が、重みwを持っている、全部違う値 学習によって調整される それだけだとただの回帰と同じ、だから、やを使ってフィルターをかける みたいに、して重みを0に近づけることもできる デフォルトはほとんど正則化しない 最初は、乱数で重みを決める 学習した内容の解析が難しい、やる方法の一つは重みのヒートマップをみること パラメーター学習のには、や等が初心者向けにある #Pythonで始める機械学習 モデルが完成したら、実際にする時はこの計算をすればいいだけ、簡単 （xが入力、Wが各層の重み、yが出力、σが） 一つの層のたくさんあるのうち、一つがめっちゃ影響力強くなっちゃうことがある それを避けるために、ランダムにdropoutする ...

      1/3/2023

      もこれかな
• この二つのアプローチが融合していくと嬉しい
  • 予測符号化理論

    予測符号化理論

    認知ロボティクスの講義 「」 に基づく脳・認知の計算 #構成論的手法 予測（出力）と感覚（入力）との誤差（）を算出 予測誤差を、その時の感覚入力自体の（信頼度みたいな?）で重み付け その時の入力が確実な場合ほど、予測誤差を重く扱う ...

    1/3/2023

    の認知ロボティクス

    認知ロボティクス

    認知ロボティクスの講義 + でいうと、 作った知能のモデルを人間に入れることはできないので、 をロボットで作って 関連分野 ...

    1/3/2023

    の研究とかは、二つの発見を繋ぐ的な位置に存在