脳機能訓練装置および脳機能訓練プログラム

    公开(公告)号:JP2015091359A

    公开(公告)日:2015-05-14

    申请号:JP2014262673

    申请日:2014-12-25

    Abstract: 【課題】神経活動のデコーディング方法を使用した訓練装置を提供する。【解決手段】訓練装置1000は、被験者の脳内の所定の領域における脳活動を検出するための脳活動検出装置108と、演算処理装置102と、被験者にニューロフィードバック情報(呈示情報)を提示するための出力装置130とを備える。演算処理装置102は、脳神経の活性化のパターンをデコードして、訓練対象となっている事象に対して事前に取得されている目標活性化のパターンに対する近似度を算出し、算出された近似度に基づいて、報酬値を算出し、報酬値に対応する呈示情報を生成する。【選択図】図1

    AGENT LEARNING MACHINE
    3.
    发明公开
    AGENT LEARNING MACHINE 审中-公开
    教学用机代理商

    公开(公告)号:EP1016981A4

    公开(公告)日:2005-02-16

    申请号:EP99929751

    申请日:1999-07-08

    CPC classification number: G06N99/005 G05B13/0265 G05B13/048

    Abstract: A novel highly-adaptable agent learning machine comprises a plurality of learning modules (3) each including a set of an intensive learning system (1) which works on an environment (4) and determines a behavior output for maximizing the reward given as a result of this and an environment predicting system (2) for predicting change of the environment. The smaller the prediction error of the environment predicting system (2) of each learning module (3) is, the larger the responsibility signal is required to have. In proportion to the responsibility signal, the behavior output from the intensive learning system (1) is weighted, and a behavior affecting the environment is given. In an environment having a nonlinearity/unsteadiness, such as a control object or a system, no specific teacher signal is given. The states of various environments and behaviors optimal to the operating modes are switched and combined. Without using foresight knowledge, behavior can be learned flexibly.

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